coherent point drift

概率密度估计详解
最新推荐文章于 2025-02-24 10:12:13 发布
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本文介绍了概率密度估计的基本概念，并详细阐述了其算法的两大步骤：输出化参数与迭代过程。通过解释E-step（计算概率）和M-step（更新变换），帮助读者理解如何实现概率密度估计。

介绍

  • 概率密度估计问题
  • 算法大体分两个步骤：
    • 输出化参数
    • 迭代
      • E-step :计算概率
      • M-step: 更新变换

原文

疑问

  • 为什么要进行点的匹配，之间从目标状态提取出最终态不行吗？
    • 原来的状态可能与目标状态的不完全一样
CPD (Coherent Point Drift) 算法实现点云配准 C++版
uranus1992的博客
04-20 3298
作为和icp并列的点集配准算法cpd为什么没有icp火，等我把整个方案跑完才明白。 首先下载cpd https://github.com/gadomski/cpd 包含的fgt https://github.com/gadomski/fgt 下载到win10的解压后 运行cmake来进行编译 这个时候会提醒缺少eigen3 fgt python 这几个都安装排除后 在build文件夹下会生成vs2017的源码，右键全部生成后在 .\cpd-master\build\Debug 下会生成一个cpd.li
点集配准—CPD(Coherent Point Drift) （附python代码）
三维点云技术探索
07-28 3144
CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本，然后用高斯混合模型来描述这个概率密度函数，从而实现点云对齐。在CPD算法中，源点云和目标点云之间的对应关系是通过计算两个高斯混合模型之间的最小二乘解来实现的。点集配准-CPD（Coherent Point Drift）算法是一种点云配准算法，用于将两个点云对齐。在实际应用中，CPD算法通常与其他算法结合使用，例如ICP算法，以便在配准过程中更快地收敛到最优解。代码的主要作用是使用CPD算法对两个点云进行配准，并通过可视化工具展示配准结果。
一 致 性 点 漂 移 算 法 (Coherent Point Drift, CPD)
12-07
一 致 性 点 漂 移 算 法 (Coherent Point Drift, CPD)是一种鲁棒的基于高斯混合模型的点集匹配 算法。该算法适用于刚体以及非刚体变换下的多维 点集配准问题，对于噪声、出格点以及缺失点的影 响具有较强鲁棒性。但由于采用的是EM算法框架， 其存在两个缺陷： (1)对于迭代的初始点选取十分敏 感，如果选取不当，极易陷入局部最优解，从而导 致算法的最终匹配结果较差； (2)CPD算法的收敛速 度与待匹配点集大小成反比，从而导致在解决大规 模点集匹配问题时，该算法的运行速度较慢。针对 上述问题，
刚性仿射变换算法_医学图像处理案例（二十一）——一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）...
weixin_39964590的博客
11-28 1211
今天将分享使用一致性点漂移算法(Coherent Point Drift)来对点云数据进行配准。1、常见配准变换简单介绍一下什么是配准，其实很简单就是给定一个数据集，在另一个数据集中找到其所对应数据集的位置。配准常见的有刚性变换配准，仿射变换配准和非刚性变换配准，其中刚性变换涉及到平移，旋转和各向同性缩放，仿射变换涉及到平移，旋转和各向异性缩放，倾斜等，非刚性变换就会很复杂有很多变换参数...
Point Set Registration Coherent Point Drift
04-18
主要讲的是通过openVC来进行图像处理的知识
CPD(Coherent Point Drift)相干点漂移算法.zip
09-12
CPD-matalb工具包
CPD.rar_CPD_Coherent Point Drift_Gabor filter_coherent_cpd.rar
07-13
《CPD算法详解：从Coherent Point Drift到Gabor滤波器》 在计算机视觉、模式识别和图像处理领域，Coherent Point Drift (CPD)算法是一种强大的非刚性形状匹配方法，用于解决点集之间的配准问题。本文将深入探讨CPD...
matlab集成c代码-coherent_point_drift_cuda:使用CUDA实现相干点漂移算法（Myronenko和Song，20
05-22
Matlab集成的c代码coherent_point_drift_cuda 介绍 这是用于非刚性点集配准的相​​干点漂移（CPD）算法的CUDA实现。 给定两个点集X和Y，该算法找到将Y与X对齐的变换。 对齐点集为T = Y + GW 。 相干点漂移算法：Myronenko，A.＆Song，X.（2010）。 点集配准：相干点漂移。 IEEE关于模式分析和机器智能的事务，32（12），2262-2275。 要求 具有CUDA功能的GPU 工具包和驱动程序 命令行解释器CLI11.hpp包含在存储库中，并受其关联的许可证控制 C / C ++编译器，版本必须与CUDA兼容 Windows- Linux- 有关适用于您平台的兼容编译器版本，请参阅 跨平台构建系统 CMake目标 cpd_cuda ：静态C ++库，包含CPD算法的CUDA实现。 cpd_cmd ：命令行程序。 链接到cpd_cuda。 cpd_mex ：cpd_cuda库周围的MEX包装器，可与MATLAB一起使用。 Windows版本 使用CUDA 9.0和CUDA 10.1在Visual Studio 2015中进行了
CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法
最新发布
qq_36812406的博客
02-24 3362
是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由Andriy Myronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。CPD算法通过概率建模与正则化形变场的结合，为非刚性点云配准提供了一种鲁棒且灵活的解决方案。尽管存在计算复杂度高的挑战，但其在医学、人脸识别等领域的成功应用证明了其理论价值。视为由高斯混合模型（GMM）生成的观测数据，其中每个高斯分布的中心对应源点云。
点集配准---CPD(Coherent Point Drift)
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weixin_45857338的博客
09-12 6632
文章目录一、CPD算法原理1.点集配准2.CPD算法二、CPD算法pyton软件包使用1.pycpd安装2.pycpd使用 一、CPD算法原理 1.点集配准 点集配准是将两个两个点集对其的空间变换过程。简单来说就是有两个点集，二维的三维的或者高维的点集。它们是对同一个物体或者广泛的说是对某种事物的呈现，但由于视角不同等原因，两个点集并不相同。就好像我们人站在不同的角度透视的观察一个物体，不同的角度看到的不一样，因为我们看到的特征之间的相对位置关系并不一样，但我们仍能认出这个物体来，是因为特征没有变。实际在应
一致点漂移算法
weixin_43802726的博客
08-08 656
一致点漂移算法（CoherentPointDrift，CPD）利用高斯混合模型将两个点集的配准问题转化为概率密度函数的参数估计问题，设其中一个点集中的各点代表高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）中各个高斯分量的质心（待配准点集），另一个点集代表高斯混合模型所生成的观测样本数据（参考点集）。不同的变换T(y,θ)中，参数θ是不一样的。基于空间变换估计的配准算法目的是获得最优的空间变换模型参数，通过该模型使坐标变换后，将待配准的点集中的各点准确的配准到目标点集中的对应点。
CPD配准算法及代码的简单理解（Coherent Point Drift）
skystyx的博客
06-26 1万+
我的毕业设计用到了CPD算法，以及CPD代码工具包，当时刚开始接触CPD时在网上没找到几篇教程或是经验总结的东西。现在毕设做完了，就结合我的理解写一篇文章。可能写的会有点乱，因为我也是一时兴起想要做一下整理，所以并没有列出详细的大纲和框架就直接写了。请多包涵。 对于算法我只写我的简单理解，具体的算法推导网上已经有人写了，我的数学能力不太能够理解具体的算法推导，所以这篇文章只是用来将算法中的公式与代码的实现对应起来。希望对CPD算法的学习者能够有所帮助。 C...
matlab中添加cpd工具包--(Coherent Point Drift)
zhoumingazmq的博客
10-29 1851
matlab中添加cpd工具包–(Coherent Point Drift) 下载cpd工具包这里有链接，下载或者没有c币可以使用永久有效百度云下载提取码：lsz3 使用方法 1.下载解压like this: 2.打开matlab找到这个文件夹，选择cpd matlab_package–>右击—>添加到路径–>选定的文件夹和子文件夹 3.点击进入cpd2matlab_packa...
Coherent Point Drift (CPD) 项目推荐
gitblog_00691的博客
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Coherent Point Drift (CPD) 项目推荐 项目基础介绍和主要编程语言 Coherent Point Drift (CPD) 是一个用于点集配准的 C++ 实现项目。该项目基于 Andriy Myronenko 等人开发的 CPD 算法，旨在提供一种高效且灵活的点集配准解决方案。CPD 算法与广泛使用的迭代最近点 (ICP) 算法相比，通过使用高斯混合模型来最小化点与点之间的误...
关于CPD算法的理解
自强不息，知行合一
08-25 6545
最近看了论文《Point Set Registration: Coherent Point Drift》，来记录一下对这个算法的理解。 CPD算法使用的数学模型为高斯混合模型（GMM），关于高斯混合模型的理解可以参考下面这篇博客 https://www.jianshu.com/p/928d48afcd9a 论文首先定义了一系列变量： 其中点集X和点集Y是两个需要配准的点云，T为变换矩阵。其中点集Y解释为GMM模型的型心，点集X为由GMM模型生成的数据点，这就可以理解为，现在我已将点集Y当成一个正
Point set registration：CPD && ICP
LilyNothing的博客
03-28 1万+
前言：因为在项目中会用到点集的匹配，点集的匹配用到的算法主要有两种：一是CPD，二是ICP。通过研读论文来发现他们的优缺点，进行比较。对于CPD只看rigid变化的部分，因为我们目前还未涉及到nonrigid部分。点集的匹配其实就是找到两个点集之间的关系，然后将其中一个进行转换映射到另一个点集上CPD: Coherent Point Drift既然point set registration是找到两
cpd配准存在的问题
m0_52835296的博客
12-29 605
奇怪的缩放 %降采样 movingDownsampled = pcdownsample(moving,‘gridAverage’,0.0025); fixedDownsampled = pcdownsample(fixed,‘gridAverage’,0.0025); 如下图所示： 原因分析： cpd配准算法在计算某个点的概率的时候是基于两点之间的距离值的，所以对于变形较大的位置，可能出现就近匹配的情况，导致错误的匹配，程序就出现部分与整体匹配或者缩放错误的情况。 较好的结果 %降采样 movingDow
CPD配准算法-matlab工具包的使用
二赛君
11-25 1万+
1 CPD算法简介 CPD算法是2010年由Andriy Myronenko发表的论文《Point Set Registration: Coherent Point Drift》中提出。 其部分摘要介绍如下： We introduce a probabilistic method, called the Coherent Point Drift (CPD) algorithm,
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