点云配准汇总

最新推荐文章于 2025-05-27 11:39:51 发布
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分类专栏： 三维重建
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点云配准资源汇总
点云PCL
05-24 1922
点云配准的目标是根据原始点云和目标点云，通过配准求出变换矩阵，即旋转矩阵R和平移矩阵T，并计算误差，来比较匹配结果。主要有以下几种比较 基于局部特征描述子（PFH、FPFH、3Dsc，Shot等等）； icp配准 ； 基于概率分布 （NDT）； 配准的一般步骤： 提取关键点 特征描述 一致性估计（以上可以概括为粗配准） 精配准 误差分析 注意：配准中，由于不同点云数据集的特性，需要提取不同关键点。 demo展示 汇总ICP资源 1，FilterReg: Robust and Efficient Prob
Open3D 点云配准-Ransac算法（粗配准）
纵马踏花向自由
07-01 4991
RANSAC在点云配准、图像拼接、3D重建等领域中广泛应用。RANSAC（Random Sample Consensus）在点云粗配准中的应用主要包括以下步骤：特征提取、特征匹配、模型拟合、内点验证和迭代优化。
点云配准算法
人无远虑，必有近忧
12-08 1万+
点云配准（Point Cloud Registration）算法指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target)，输出一个变换T（即旋转R和平移t）使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。常用的有NDT、ICP。本文主要介绍ICP（Iterative Closest Point）算法及其各种变体。 点云配准首先要知道两组点云的匹配关系，对于视觉三维点来说，可以通过视觉特征匹配来获取，对于雷达点云，可以通过最近邻匹配来获取，关于匹配本文不深入介绍。 知道点云的匹配关系后，通过粗配准
多视角三维点云配准+自己采数据与配准（以FPFH特征提取为典型）
最新发布
Kequan的博客
05-27 907
本文探讨三维点云配准技术及其应用，重点分析基于特征的配准方法。文章首先介绍点云配准的定义和数学描述，区分刚性与非刚性配准。核心部分详细阐述特征配准实现（如FPFH特征匹配）及评估指标，提供Open3D代码示例。实验环节使用自建RGB-D数据集验证配准效果，展示3视图和11视图的配准结果。结果表明改进后的FPFH特征方法在室内场景能达到实用精度，为后续处理提供可靠基础。文末建议从参考仓库demo入手实践，并指出存储gt.log值可支持深度学习算法开发。
ICP点云配准算法
12-22
ICP点云配准算法，基于Python实现 ICP点云配准算法，基于Python实现
点云配准（三） 传统点云配准算法概述
这里是阿安的博客
05-23 3万+
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。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。
三维点云数据集—目标检测、分类、匹配
热门推荐
小阿福的博客
09-19 5万+
三维点云数据集 做三维点云处理，常常因为数据烦恼，因此想把所用过下载过的数据集整理一下，若有不准确或者更多的资源，欢迎万能的网友们提点并告知（持续更新）。。。 1. The Stanford 3D Scanning Repository（斯坦福大学的3 d扫描存储库） 链接：http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/ 这应该是做点云数据最初大家...
PCL 点云配准 配准精度评价指标MSE
纵马踏花向自由
11-06 297
在点云配准中，均方误差（MSE, Mean Squared Error是常用的一种评价指标，用于衡量源点云和目标点云之间的距离差异。MSE越小，表示配准结果越好。本文通过使用PCL库中的KD树近邻搜索方法计算配准后的MSE，以评估点云配准的精度。
Open3D 点云配准-PCA算法配准（粗配准）
纵马踏花向自由
07-10 924
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种用于降维和特征提取的统计方法。在点云处理中，PCA可以用于点云配准（alignment），即通过对齐两个点云的主成分轴来进行粗略的配准。
PCL 点云配准-改进的RANSAC算法（粗配准）
纵马踏花向自由
10-17 1527
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种通过迭代来估计数据集内数学模型参数的算法，用于处理包含大量离群点的场景。在点云配准中，RANSAC算法可以在未知的条件下配准两个不同视角的点云，找到最佳的匹配变换矩阵。本文结合FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征计算和改进的RANSAC算法，实现点云的粗配准
Open3D 点云配准-CPD算法配准（粗配准）
纵马踏花向自由
07-02 1484
在Open3D中，CPD（Coherent Point Drift，一致性点漂移）算法是一种经典的点云配准方法，适用于无序点云的非刚性（非刚体）配准问题。CPD算法通过建模点云之间的概率关系，以最大化对应点对之间的一致性来实现配准。以下是CPD算法的详细原理介绍：CPD算法通过以下步骤来实现点云的非刚性配准：假设有两个点云：源点云（source）和目标点云（target）。目标是找到一个概率转移矩阵和变换矩阵，将源点云的点映射到目标点云上，同时考虑点之间的一致性和概率分布。
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
点云粗配准算法
03-05
写了几个点云配准的算法，主要包括PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc几种粗配准算法，并计算出误差。
点云配准SIFT算法
07-12
点云配准算法，运用SIFT算法实现对点云数据的配准。
点云处理【七】(点云配准)
略知12的博客
10-26 9050
点云配准一般分为粗配准和精配准，粗配准指的是在两幅点云之间的变换完全未知的情况下进行较为粗糙的配准，目的主要是为精配准提供较好的变换初值；（1）Point-to-Plane ICP：将icp中点到点的距离改为点到目标面的距离，这样就不容易陷入局部最优，但也增加了计算量。4PCS:四点配准算法(4PCS)基于寻找四个点的一致集合，并尝试找到最佳的变换，使得这些点在源和目标点云中都是一致的。基于优化的配准方法大致可分为4种方法：基于ICP的变种方法、基于图优化的、基于GMM的和半定的配准方法。
点云配准
SmallPink0713的博客
02-10 1617
一对点云数据集的配准问题为两两配准（pairwise registration 或 pair-wise registration）。
点云配准（PCL+ICP）
MSTIFIY的博客
07-25 1万+
点云配准（ICP）学习
RANSAC点云配准测试数据
gitblog_09749的博客
09-05 386
RANSAC点云配准测试数据 【下载地址】RANSAC点云配准测试数据 RANSAC点云配准测试数据欢迎使用本仓库提供的RANSAC（Random Sample Consensus）点云配准测试数据集 项目地址: https://...
点云的配准算法‌
weixin_41150257的博客
11-23 756
点云的配准算法是将多个点云数据集对齐以便进行后续分析和处理的关键技术。
Open3D彩色点云配准测试数据集详解
资源摘要信息:"Open3D点云库测试数据汇总（包含Open3D彩色点云配准测试数据）" 知识点详细说明： 1. Open3D简介 Open3D是一个开源库，旨在推动3D数据的处理、可视化和分析。它提供了易于使用的接口，支持快速开发...
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