SIFT 3D关键点检测以及SAC-IA粗配准

jjm2002

已于 2024-02-20 12:11:02 修改

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分类专栏：点云配准C++ 文章标签： c++ SIFT 3D 关键点提取点云配准

于 2024-02-16 19:21:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_58060770/article/details/136131449

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本文详细介绍了如何在C++中使用SIFT 3D进行关键点检测，并结合SAC-IA进行点云粗配准。重点解析了关键代码，包括选择Z坐标作为特征值，设置SIFT算法参数以及配准过程。结果显示，这种方法能有效检测特征点并实现良好的配准效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、SIFT 3D关键点检测

C++

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/common/common_headers.h>
#include <pcl/keypoints/sift_keypoint.h>//导入SIFT
using namespace std;

// 基于Z梯度估计3D点云的SIFT关键点
namespace pcl
{
	template<>
	struct SIFTKeypointFieldSelector<PointXYZ>
	{
		inline float
			operator () (const PointXYZ& p) const
		{
			return p.z;
		}

	};
}


int main(int, char** argv)
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);//要配准变化

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