全景：迭代最近点ICP算法入门（点匹配）

最新推荐文章于 2025-03-07 00:30:00 发布
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分类专栏： [18]专项_全景
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qianliheshan/article/details/48971619
本文介绍了点集匹配算法的基本概念和技术，包括ICP算法、基于混合高斯模型的配准算法等，并提供了相关资源链接。

1.《ICP(二个点集之间的匹配) 》

http://wenku.baidu.com/view/8e8fbf355a8102d276a22fea.html?from=search


2.《eigenvector(二个点集之间的匹配) 》

http://wenku.baidu.com/view/cd4f810d4a7302768e9939bd.html


3.《ICP匹配》

http://blog.sina.com.cn/s/blog_60707c0f0100uskz.html


4.高斯模型点集配准算法（gmmreg）

实现了基于混合高斯模型的点集配准算法，该算法描述在论文： A Robust Algorithm for Point Set Registration Using Mixture of Gaussians, Bing Jian and Baba C. Vemuri.代码：

http://www.oschina.net/p/gmmreg



点云配准算法：迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）
bug_api163的博客
09-22 496
总结：ICP算法是一种常用的点云配准算法，用于将两个或多个点云之间的对应关系求解出来，从而实现它们的几何对齐。本文将详细介绍ICP算法的原理，并提供相应的Python代码示例。ICP是一种常用的点云配准算法，用于将两个或多个点云之间的对应关系求解出来，从而实现它们的几何对齐。本文将详细介绍ICP算法的原理，并提供相应的Python代码示例。函数时，需传入待配准的源点云和目标点云，还可以设置最大迭代次数和终止误差阈值。函数时，需传入待配准的源点云和目标点云，还可以设置最大迭代次数和终止误差阈值。
Open3D ICP精配准（点到点）
dayuhaitang1的博客
08-07 770
Open3D ICP精配准（点到点）
ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点算法）
热门推荐
Hao_09的专栏
12-01 4万+
最近在做点云匹配，需要用c++实现ICP算法，下面是简单理解，期待高手指正。 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换。 ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法。该算法重复进行选择对应关系点对， 计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。 ICP 算法的目的是要找到待配准点
ICP——最近点迭代算法
averagePerson的博客
07-22 543
这是什么？
【点云配准】迭代最近点(ICP)配准算法
点云兔子的博客
09-23 3657
点云配准（Point Cloud Registration）指的是输入两幅点云(source)和(target) ，输出一个变换T使得T(Ps)和T(Pt)的重合程度尽可能高；Ps和Pt是源点云和目标点云中的对应点。变换T可以是刚性的(rigid)，也可以不是，一般只考虑刚性变换，即变换只包括旋转、平移。点云配准可以分为粗配准（Coarse Registration）和精配准（Fine Registration）两步。
Single-Shot Calibration：基于全景基础设施的多相机和多激光雷达之间的外参标定（ICRA2021）...
qq_29462849的博客
08-06 546
摘要：在自动驾驶、机器人、AR/VR领域，越来越多的方案开始采用多相机、多激光雷达的配置来达到多传感器融合的目的。多模态传感器标定是这些系统正常运行的前提，但是目前的多模态传感器标定方案仍...
点云从入门到精通技术详解100篇-基于尺度统一的三维激光点云与高清影像配准
getusushu的博客
10-27 612
本文将三维激光点云与高清影像的配准转换成三维激光点云和影像点云之间的配准，而实现两者配准的首要任务是获取相关的点云数据。参照计算机视觉技术中3D数据的获取方式，将点云的获取分为主动式与被动式。主动式是指通过仪器主动向目标物体发射光源或能量，并接收目标对象反射的光源或能量，从而获取物体的三维坐标等数据；被动式是指不主动发射能量，而是通过被动的接收能量获取数据，并利用特定的算法进行后续的三维重建[71]。例如在自然光反射的环境下，使用数码相机获取目标物体的影像，然后通过运动恢复结构（
点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
getusushu的博客
06-30 634
自从AlexNet[1]在图像分类方面取得了巨大的进展后，几乎全面超越了计算 机视觉中所有领域的传统方法，因此人们提出了广泛的研究，卷积神经网络也在 图像领域不断的得到改善，达到了如今的普及程度。虽然深度学习的深层次的原 理尚不明确，但由于所提出的模型相比于传统方法具有突出的性能，因此得到了 有效的应用。在图像处理领域，卷积是二维特征提取的主要和主导技术。虽然已 经提出了其他有效的操作，但它们可以被视为卷积的扩展[2]。迄今为止，已经提 出了各种性能较强的网络，卷积是这些模型中不可替代的基本单元。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于超像素分割和点云配准的电力设备红外三维建模与应用
最新发布
getusushu的博客
03-07 228
协助运维人员对设备状态做出更加精确的判断。人员的实践经验要求较高，且处理中容易出现遗漏的现象，需要进行二次复核，难以达。其仅可展示二维数据，无景物深度信息的特质也导致无法反映具体的设备故障位置，这。中，三维激光扫描技术的不接触性使得运维人员规避了日常监测中面临的危险，且依然。可获取大量的点云数据，这为构建用电设备的架构和保障检修人员的工作安全，起到很。性，在提供了更强分析能力的同时，也可以协助运维人员对设备状态做出更加精确的判。红外图像与点云模型结合起来，使其高度适用于电力设备，这对改善运维人员的检修环。
自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总
3D视觉工坊
05-05 1617
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物...
ICP-迭代最近点算法原理
09-30
icp（迭代最近点）算法的基本原理的简单介绍原理
ICP算法（迭代最近点）
u012719076的博客
06-15 468
ICP算法（迭代最近点） https://www.cnblogs.com/haoyul/p/7979289.html https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html
（五）迭代最近点（ICP）
小C酱油兵的博客
04-04 275
ICP算法 　　从这里开始，笔者便秉承恩师的教诲，用一些比较规范的写法来介绍算法原理。 已知条件 　　匹配的一组三维点云: $$p = \{p_{1}, p_{2}, \dots, p_{n} \}, q = \{q_{1}, q_{2}, \dots, q_{n} \}$$ Tips: (这堆点云一般是根据两帧图像的特征点进行匹配，再利用匹配的像素位置在深度图中查找深度值，利用相机内参...
ICP（迭代最近点）理解
如人饮水、冷暖自知
03-18 364
理解： 每次迭代会根据当前的R、T对源点云S0进行变换，直到迭代多次后的原点云Sn与目标点云D0满足迭代终止条件（例如，两片点云的平均距离达到某一阈值）。原点云S0与变换多次后的原点云Sn一定可以通过旋转、平移得到，迭代完成后计算原点云S0与变换多次后的原点云Sn的最优R、T，即所求参数。 附算法流程： 1.在dist寻找src对应点 2.计算对应点的最优R、T 3.用R、T变换src点集 4.1,2,3迭代，直到满足一些迭代终止条件 5.计算迭代后的src和最初src之间的R、T ...
经典配准方法：ICP（迭代最近点）
qq_56233492的博客
04-30 399
国内外最常用的精配准方法为迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法
ICP（迭代最近点）算法
weixin_34380781的博客
11-08 1852
　　图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。 一个经典的应用是...
ICP（迭代最近点）算法推导详解
weixin_44197735的博客
04-22 4025
概述 ICP用来求解3D-3D的位姿估计问题。假设有一组配对好的3D点，例如对两幅RGB-D图像进行匹配，或者是EPnP方法中已知参考的在相机坐标系中的坐标和在世界坐标系的坐标(参考我PnP的博文)： P={p1,...,pn},P′={p1′,...,pn′}P=\left\{ p_{1},...,p_{n} \right\} , P^{'}=\left\{ p^{'}_{1},...,p^{'}_{n} \right\}P={p1​,...,pn​},P′={p1′​,...,pn′​} 现在想要找到R
点到点的icp算法精配准
twnkie的博客
11-02 1136
目录1 点到点ICP算法的原理2 数学公式推导2.1 数学描述2.2 计算方法2.3 变换矩阵的计算2.4 最小化过程2.5 迭代更新3 ICP算法流程4 示例代码 ICP（Iterative Closest Point）算法是一种用于将两组点云对齐的迭代算法。在点到点的ICP变体中，给定两组点云，目标是找到一个刚性变换，使得源点云经过变换后尽可能与目标点云重合。概述：主要步骤： 给定源点云 P={p1,p2,…,pn}和目标点云 Q={q1,q2,…,qm}，对于每个源点 pi
ICP算法思想与推导详解——什么东西“最近点”，又“迭代”了什么？
littlefrogyq的博客
08-05 6743
ICP算法的介绍及其公式的详细推导，过程比较细致，适合小白
快速稳健图像配准：基于角点匹配的算法与应用
"一种快速稳健的图像配准方法及其应用，基于角点匹配，适用于全景图自动拼接系统和运动检测系统。" 图像配准是计算机视觉领域中的关键技术，旨在将不同时间、视角或传感器捕获的图像对齐，以便进行进一步的分析或...
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