PPF学习

最新推荐文章于 2025-05-21 20:11:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-21 20:11:41 发布 · 1.1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#PPF学习

部署运行你感兴趣的模型镜像

PPF Point pair features

PPFMap

git仓库:https://github.com/alfonsoros88/PPFMap

Requirements:
Point Cloud Library (PCL 1.7) : built with CUDA support.
Eigen library 3.0
CUDA 5.0
cmake 2.8

Compile and run
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./demo

Result:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述PPFMap实现的是对椅子点云的点对匹配，PPFMap的生成和物体的检测耗时都太长了。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

3D点云处理：点云粗配准（Fast PPF）
lddx_123456的博客
11-30 2157
Point Pair Feature | Fast and Robust Pose Estimation
PCL：实现 PPF估计（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-21 526
PCL：实现 PPF估计（附完整源码）
PCL（45）PPF点对特征
kangjielearning的博客
03-21 2348
#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/features/ppf.h> #include <pcl/registration/pyramid_feature_matching.h> using namespace pcl; #include <iostre
物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍（一）
3D视觉工坊
03-22 1711
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解...
PPF算法原理解析
weixin_44019809的博客
10-22 4815
PPF算法原理解析 首先需要指出容易混淆的地方：（1）一个是实际场景中的物体S（位姿未知），一个是已知位姿的该物体M，然后算法的目的之一是求解场景中该物体的位姿；（2）ppf特征F，一个键值可能对应一些列的点对集，并非只对应一个，即满足某些几何关系的点对集可能有许多组； **第一步：**计算模型（位姿已知）的PPF特征，模型中所有点对都需要计算一遍，PPF特征计算规则如下： **第二步：**将上述计算得到的所有F值与对应的点对集，放入一张Hash表中，注意！！此处Hash表中的所有PPF特征是基于 已知
ISO打补丁软件PPF
06-08
8. **学习与资源**：掌握PPF-O-Matic3的使用需要一定的学习，用户可以通过官方文档、论坛讨论和在线教程来获取帮助。社区通常会分享使用技巧和经验，帮助新手快速上手。 总的来说，ISO打补丁软件PPF是IT专业人士和...
利用norm.ppf&norm.interval分别计算正态置信区间[实例]
book_dw5189的博客
10-03 2467
scipy.stats.norm.interval：用于计算正态分布的置信区间，可指定均值和标准差。
Linux PPF Patcher-开源
07-09
开源软件是lppf的一个重要特征，这意味着它的源代码对所有人开放，允许用户查看、学习、修改并分享代码。这样的透明度和自由度鼓励了社区的协作与创新，开发者可以基于lppf进行二次开发，添加新的功能或者优化现有...
PPF2.0考试系统PHP源代码破解
04-15
PPF2.0考试系统是一款基于PHP开发的在线考试平台，其主要功能是提供一个便捷、高效的环境，供用户进行在线测试与学习。这个系统在2011年10月1日发布了版本2.0，它包含了丰富的功能，如试题管理、用户管理、考试管理...
【点云配准】PCL-PPF粗配准算法原文翻译和学习笔记（全篇）
PonderZhou的博客
03-26 1048
PCL-PPF粗配准算法原文翻译和学习笔记（全篇）
point_pair_feature_pcl
03-11
point_pair_feature_pcl point_pair_feature_pcl是的点对特征匹配算法的并行实现。 它是复制和修改版本 要求 要构建此项目，您将需要： 点云库（PCL 1.8）：内置CUDA支持。 CUDA> 10 的cmake 2.8 编译并运行 在编译项目之前，请先检查设备的cuda功能。 您可以在CUDA_NVCC_FLAGS中的CMakeLists.txt文件上设置特定功能。 mkdir build cd build cmake .. make ./demo
点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc.zip
02-24
几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差 几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差
PCL Houghing（霍夫投票）算法的实现
10-23
通过霍夫投票算法获得旋转平移矩阵
使用PCL库中PPF+ICP进行点云目标识别
qq_46463876的博客
03-02 3920
使用PCL库中PPF+ICP进行点云目标识别和才遇到的一些坑
【点云配准】PCL-PPF配准接口调用及关键源码解析
最新发布
PonderZhou的博客
05-21 345
介绍PCL中PPF配准算法的接口调用过程，并对PPF的实现源码进行详细解析。主要是自己后面陌生时候能快速了解。
三维计算机视觉 — 中层次视觉 — Point Pair Feature
weixin_34417183的博客
10-18 946
  机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置，姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配。个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化。 　对于缺乏表面纹理信息，或局部曲率变化很小，或点云...
6D位姿估计Point Pair Feature (PPF)算法详解
3D视觉工坊
05-19 5568
作者丨丁洪凯@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/94952276编辑丨3D视觉工坊一、论文解读论文：Drost et al. Model Globall...
PCL 实现 ICP 算法原理源码解析
weixin_45867382的博客
05-17 2492
PCL 实现 ICP 算法原理源码解析 ICP 算法流程 icp 算法可以使用 SVD 分解进行求解，在 PCL 中也是这么实现的，首先看一下 icp 算法使用 SVD 分解的流程： 给定两幅点云： PPP（source） QQQ（target） 获取两幅点云之间的匹配关系 计算旋转矩阵 RRR，平移向量 ttt 首先计算两幅点云的质心：p^\hat{p}p^​，q^\hat{q}q^​ 计算两幅点云在减去质心之后对应新的点云 P′P'P′ 和 QQQ’ 进行 SVD 分解：P′Q′T=U∑VTP
PPF（Point Pair Features）原理及实战技巧
qq_29462849的博客
10-24 4977
简介基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法PPF,Drost et al., 2010(https://ieeexplore.ieee.org/docum...
norm.ppf
03-22
<think>嗯，用户想了解如何使用scipy.stats.norm.ppf，需要具体的用法、示例和解释。首先，我得回忆一下ppf函数的作用。ppf是百分位点函数，也就是CDF的逆函数。比如，给定一个概率p，ppf(p)会返回对应的z值，使得累积分布函数在这个z值处的值等于p。这在统计学中常用于根据置信度求临界值，比如计算95%置信区间对应的z值。 接下来，我需要参考用户提供的引用内容。根据引用[2]，scipy.stats.norm.ppf用于根据概率值计算对应的随机变量值。引用[5]提到了如何传递列表或NumPy数组来计算多个点的CDF，可能类似地，ppf也可以处理数组输入。另外，引用[3]提到loc和scale参数用于调整分布的位置和尺度，所以ppf应该也支持这些参数来指定均值和标准差。 然后，我需要考虑用户可能的实际应用场景。例如，计算置信区间的临界值，或者生成特定概率对应的分位数。用户可能需要示例代码，所以应该展示如何导入norm模块，调用ppf函数，并解释各个参数的作用。 还要注意用户提到的示例格式，比如代码块需要用三个反引号包裹，并注明语言。同时，要确保LaTeX公式正确使用$$...$$和$...$。例如，解释ppf的作用时，数学表达式需要用正确的格式。 可能需要注意的常见问题：loc和scale参数的默认值是什么？默认情况下，norm.ppf使用的是标准正态分布（均值为0，标准差为1），所以当需要处理非标准正态分布时，用户需要指定loc和scale参数。比如，如果数据服从均值μ，标准差σ的正态分布，那么ppf(p, loc=μ, scale=σ)会给出对应的分位数。 此外，用户可能需要了解ppf和cdf之间的关系，即ppf是cdf的逆运算。例如，norm.cdf(norm.ppf(0.95))应该等于0.95。可以提供一个示例来验证这一点，帮助用户理解两者的关系。 还需要考虑错误处理，比如当概率值超出[0,1]范围时，ppf会返回nan。例如，输入p=1.1会导致错误，这时候应该提醒用户注意概率值的有效范围。 最后，整理这些思路，组织成结构清晰的回答，分步骤说明用法、参数、示例，并给出相关问题，帮助用户进一步学习。确保引用标记正确，例如引用[2]中的信息。</think>### scipy.stats.norm.ppf 使用方法详解 `scipy.stats.norm.ppf` 是用于计算正态分布的**分位点函数**（Percent Point Function，即CDF的逆函数），其核心作用是根据给定的概率值 $p$ 返回对应的随机变量值 $z$，使得满足 $P(X \leq z) = p$[^2]。 --- #### 参数说明 - **q**: 概率值（取值范围 [0,1]） - **loc**: 正态分布的均值 $\mu$（默认0） - **scale**: 正态分布的标准差 $\sigma$（默认1） --- #### 基本用法示例 ```python from scipy.stats import norm # 标准正态分布中，累积概率为0.95对应的z值 z_value = norm.ppf(0.95) print(z_value) # 输出 ≈1.6449 # 非标准正态分布：均值=10，标准差=2 z_custom = norm.ppf(0.9, loc=10, scale=2) print(z_custom) # 输出 ≈12.5631 ``` --- #### 应用场景 1. **置信区间计算** 计算95%置信水平对应的临界值： ```python confidence_level = 0.95 alpha = 1 - confidence_level z_critical = norm.ppf(1 - alpha/2) # 双尾检验 print(z_critical) # 输出 ≈1.96 ``` 2. **与CDF的互逆验证** 验证 $F^{-1}(F(z)) = z$： ```python p = norm.cdf(1.96) # 累积概率≈0.975 z = norm.ppf(p) print(z) # 输出≈1.96 ``` --- #### 高级用法 - **批量计算分位点** 输入数组可同时计算多个分位点： ```python quantiles = norm.ppf([0.01, 0.5, 0.99], loc=5, scale=3) # 输出：array([-1.976, 5. , 11.976]) ``` - **参数作用验证** 当设置 `loc=μ` 和 `scale=σ` 时，等价于对标准正态分布结果进行线性变换： $$ z_{\text{custom}} = \mu + z_{\text{std}} \cdot \sigma $$ --- #### 注意事项 - 若输入概率超出 [0,1]，会返回 `nan` - 对极端概率值（如0.9999）可能产生较大误差 ---
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值