点云特征提取算法之ISS

文章介绍了点云特征提取中的ISS算法,该算法基于PCA和非极大值抑制,用于从3D点云数据中寻找稳定的特征点。ISS通过计算加权协方差矩阵并分析特征值来确定特征点,适用于三维重建、姿态估计等应用。文章还讨论了深度学习在该领域的局限性,以及传统算法如Harris和SIFT的作用。

点云特征提取算法之ISS

代码链接 : ISS

Github链接:有关于环境感知方面的网络介绍及代码链接



特征点的定义参考这篇博文角点(corner point)、关键点(key point)、特征点(feature point):

在图像处理中,所谓“特征点”,主要指的就是能够在其他含有相同场景或目标的相似图像中以一种相同的或至少非常相似的不变形式表示 图像或目标 ,即是对于同一个物体或场景, 从不同的角度采集多幅图片 ,如果相同的地方能够被识别出来是相同的,则这些点或块称为特征点。


评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

曼城周杰伦

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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