估计不完成重叠点云配准后的重合度

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该博客介绍了如何使用PCL库进行点云匹配，并针对带不重叠区域的情况，通过CorrespondenceEstimation计算匹配区域的点云重合率，提供了一个名为`IterationMatch`的函数实现步骤。

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#include<pcl/registration/correspondence_estimation.h> 
//点云重合率计算  para1 = 0.5   para2 =  0.15  
void IterationMatch::calaPointCloudCoincide(PointCloud::Ptr cloud_src, PointCloud::Ptr cloud_target,  float para1, float para2, float &coincide)
{
   
   
	pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> core;
	core.setInputSource(cloud_src);
	core.setInputTarget(cloud_target);

	boost::shared_ptr<pcl::Correspondences> cor(new pcl::Correspondences);   //共享所有权的智能指针，以kdtree做索引

	core.determineReciprocalCorrespondences(*cor, para1);   //点之间的最大距离,cor对应索引

	//构造重叠点云的PCD格式文件
	PointCloud overlapA;
	PointCloud overlapB;

	overlapA.width
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计算两个点云的重叠度及源代码
CodeNexus的博客
08-17 1115
接下来，对于cloud2中的每个点，我们通过最近邻搜索找到其在cloud1中的最近邻点，并计算其与最近邻点之间的距离。最后，根据累加的重叠距离和总点数，计算出两个点云之间的重叠度。Hausdorff距离是两个点云之间所有点对之间的最大距离，即每个点到最近邻点的距离的最大值。同时，通过合理的阈值设置，我们可以灵活控制重叠度的计算，适应不同的应用场景和需求。通过计算两个点云之间的重叠度，可以评估它们之间的相似性和匹配程度，为后续的数据处理和分析提供基础。以上就是计算两个点云之间重叠度的方法和相应的源代码。
CloudCompare&PCL 计算两个点云之间的重叠度
dayuhaitang1的博客
07-30 3205
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点云配准、拼接概念综述
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点云扫描设备在对环境进行扫描时，往往不能在同一坐标系下将环境的点云数据一次性测量。其原因是环境大小超过了扫描设备的测量范围，并且环境里的物体之间相互遮挡，点云扫描设备在一个角度不太可能扫描到物体的完整点云。得到多片点云数据后，我们需要一种技术将多片点云数据旋转平移到统一的坐标系下，使它们能够组成完整的环境点云数据，这种技术叫点云拼接。 点云拼接是任意位置的点云的重叠部分相互配准的过程，点云配准分为刚体和非刚体（只存在空间旋转平移变换的配准问题称为刚体配准，存在缩放、变形、仿...
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Open3D点云配准的准确性和重叠度计算方法随着三维感知技术的快速发展，点云配准作为其中的一个重要研究领域，一直受到广泛关注。而Open3D是当前较为流行的一个点云处理库，支持点云的IO、滤波、分割、配准以及三维可视化等操作，其配准功能得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Open3D计算点云配准的精度和重叠度。
Open3D 计算点云配准的精度和重叠度【2025最新版】
点云侠的博客
08-22 4920
点云配准精度采用的是均方根误差RMSE，均方根误差越小表示配准精度越高；重叠度即计算最近邻点对占所有点的比例，重叠度越大表示配准效果越好。具体计算过过程见算法源码。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。
Open3D 计算点云配准的精度和重叠度
纵马踏花向自由
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在点云配准中，精度和重叠度是两个重要的评价指标。精度通常用均方根误差（RMSE）来衡量，而重叠度则表示两个点云在配准后的重叠程度。
PCL点云处理之低重叠点云全局粗配准实验（二百四十）
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假设现在有红色和蓝色两片点云，属于同一建筑物，但红色点云只有部分与蓝色重叠，此时将红色点云配准到蓝色点云，二者对齐，这次实验得到的结果如上图所示，作为粗配准来说，效果是可以接受的。但这仅限于某一类物体，如果是大的场景点云，可能效果就另当别论了，下面是具体的代码，参数的一些使用经验。
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代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。针...
PCL把两个点云合并成一个点云
滑了丝的螺丝钉
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我先把一个人脸分成两半，然后拼接配准之后如左图所示，合并之后如右图所示，保存输出 点云模型下载链接在另一篇文章里PCL点云配准官方教程 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> //可视化头文件 typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud<P
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CloudCompare——实现点云由粗到精的配准【2025最新版】
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CloudCompare——实现点云由粗到精的配准。本文由优快云点云侠原创，首发于：2021年8月28日。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年6月28日。
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<think>首先，用户的问题是关于点云配准的实现方法及代码示例。我需要根据提供的引用内容来构建回答。 引用内容： - [^1]: 点云配准介绍与示例代码。点云配准的目的是找到一个坐标变换或刚体变换（如平移、旋转等），使得多个点云之间的对应点能够准确重合。通过配准，可以实现不同位置或视角的点云之间的一致性和对齐，从而提供更全面、准确的三维信息。点云配准的步骤。 - [^2]: 点云配准matlab代码_3Ｄ点云配准（二多幅点云配准）。对于多幅点云的配准，它的主要思想是对所有点云进行变换，使得都与第一个点云在统一坐标系中。在每个连贯的、有重叠的点云之间找到最佳的变换，并累积这些变换到全部的点云。能够进行ICP算法的点云需要进行粗略的预匹配，并且一个点云与另一个点云需要有重叠部分。 - [^3]: 3.3-点云配准流程代码示例。以上代码加载了两个 PCD 文件到共享指针，配准操作是完成 【源点云input_cloud】到【目标点云target_cloud】坐标系变换矩阵的估算，即求出input_cloud变换到target_cloud的变换矩阵 // Filtering input scan to roughly 10% of original size to increase speed of registration. // 过滤输入点云到约10%的原始大小，以提高配准速度。 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ApproximateVoxelGrid<pcl::PointXYZ> approximate_voxel_filter; approximate_voxel_filter.setLeafSize (0.2, 0.2, 0.2); approximate_voxel_filter.setInputCloud (input_cloud); approximate_voxel_filter.filter (*filtered_cloud); std::cout << "Filtered cloud contains " << filtered_cloud->size () << " data points from room_scan2.pcd" << std::endl; - [^4]: 参考仓库：TEASER-plusplus、YOHO、PCReg、点云配准基础知识、Open3D-Python（Open3d集成了非常多的点云功能，推荐先看完教程后上手使用） （封面截取了GeoTransformer的流程图：主要包括点云预处理——特征描述符提取——点云配准——多视图点云配准） 三维点云配准的基本概念。 用户意图是寻找点云配准的实现方法或代码示例。 系统指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:[^1] - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 回答结构： 1. 介绍点云配准的基本概念和目的。 2. 解释点云配准的步骤。 3. 提供代码示例（基于引用）。 4. 生成相关问题。 点云配准涉及数学变换，如刚体变换，包括旋转和平移。一个刚体变换可以表示为： $$ \mathbf{T} = \begin{bmatrix} \mathbf{R} & \mathbf{t} \\ \mathbf{0} & 1 \end{bmatrix} $$ 其中 $\mathbf{R}$ 是旋转矩阵，$\mathbf{t}$ 是平移向量。 步骤： 1. 预处理：如降采样、滤波。 2. 特征提取：找到关键点或特征。 3. 配准：使用算法如ICP（Iterative Closest Point）计算变换。 4. 后处理：如优化变换。 代码示例：从引用[^3]中，有C++代码使用PCL库。用户提到Python，引用[^4]有Open3D-Python，所以我应该优先提供Python代码示例。引用[^3]是C++，但引用[^4]推荐Open3D-Python。 我可以使用Open3D库来展示，因为它是Python的。 代码示例： - 加载点云。 - 预处理（如降采样）。 - 应用ICP或类似算法。 - 获取变换矩阵。 生成相关问题：基于点云配准的扩展。 最终回答结构： - 引言：解释点云配准。 - 步骤：详细说明。 - 代码示例：用Python和Open3D。 - 相关问题。</think>### 点云配准实现方法及代码示例 点云配准是将多个点云数据集（来自不同视角或位置）对齐到同一坐标系的过程，目的是通过刚体变换（包括旋转和平移）实现点云之间的精确重合。刚体变换可表示为： $$ \mathbf{T} = \begin{bmatrix} \mathbf{R} & \mathbf{t} \\ \mathbf{0} & 1 \end{bmatrix} $$ 其中 $\mathbf{R}$ 是旋转矩阵（满足 $\mathbf{R}^T \mathbf{R} = \mathbf{I}$ 且 $\det(\mathbf{R}) = 1$），$\mathbf{t}$ 是平移向量。点云配准广泛应用于三维重建、机器人导航和增强现实等领域[^1]。下面我将逐步介绍实现方法，并提供代码示例。 #### 点云配准的基本步骤 1. **预处理**：对点云进行滤波和降采样，减少噪声和数据量，提高配准效率。常用方法包括体素网格滤波（如将点云大小减少到约10%）。 2. **特征提取**：检测关键点（如角点或边缘点）并计算特征描述符（如FPFH特征），用于匹配点云之间的对应关系。 3. **初始配准（粗配准）**：估算粗略变换矩阵，确保点云有重叠部分。算法包括RANSAC或基于特征的匹配。 4. **精细配准**：使用迭代算法（如ICP）优化变换矩阵，最小化点云间的距离误差。目标函数通常为： $$ \min_{\mathbf{R}, \mathbf{t}} \sum_{i=1}^{n} \| \mathbf{R} \mathbf{p}_i + \mathbf{t} - \mathbf{q}_i \|^2 $$ 其中 $\mathbf{p}_i$ 和 $\mathbf{q}_i$ 是源点云和目标点云的对应点。 5. **后处理与评估**：应用变换矩阵，计算配准误差（如均方根误差RMSE），并进行多视图配准（将多个点云累积对齐到第一个点云坐标系）[^2][^4]。 #### 代码示例（Python使用Open3D库） 以下示例使用Open3D库（推荐用于Python点云处理）实现单对点云配准。代码基于引用[^3]和[^4]的思路，展示了从加载点云到应用ICP算法的完整流程。 ```python import open3d as o3d import numpy as np # 步骤1: 加载点云数据（源点云和目标点云） source_cloud = o3d.io.read_point_cloud("source.pcd") # 源点云 target_cloud = o3d.io.read_point_cloud("target.pcd") # 目标点云 print(f"原始源点云点数: {len(source_cloud.points)}") print(f"原始目标点云点数: {len(target_cloud.points)}") # 步骤2: 预处理 - 降采样（体素滤波，减少到约10%大小） voxel_size = 0.02 # 体素大小，根据点云密度调整 source_down = source_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) target_down = target_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) print(f"降采样后源点云点数: {len(source_down.points)}") print(f"降采样后目标点云点数: {len(target_down.points)}") # 步骤3: 特征提取 - 计算FPFH特征（用于粗配准） radius_feature = voxel_size * 5 # 特征计算半径 source_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature( source_down, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_feature, max_nn=100)) target_fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature( target_down, o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_feature, max_nn=100)) # 步骤4: 初始配准（粗配准，使用RANSAC） distance_threshold = voxel_size * 1.5 # 距离阈值 result_ransac = o3d.pipelines.registration.registration_ransac_based_on_feature_matching( source_down, target_down, source_fpfh, target_fpfh, True, distance_threshold, o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(False), 4, [o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnEdgeLength(0.9), o3d.pipelines.registration.CorrespondenceCheckerBasedOnDistance(distance_threshold)], o3d.pipelines.registration.RANSACConvergenceCriteria(100000, 0.999)) initial_transformation = result_ransac.transformation print(f"粗配准变换矩阵:\n{initial_transformation}") # 步骤5: 精细配准（使用ICP算法） max_iterations = 100 # 最大迭代次数 threshold = voxel_size * 2 # 距离阈值 result_icp = o3d.pipelines.registration.registration_icp( source_down, target_down, threshold, initial_transformation, o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint(), o3d.pipelines.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=max_iterations)) final_transformation = result_icp.transformation fitness = result_icp.fitness # 配准拟合度（0-1，越高越好） rmse = result_icp.inlier_rmse # 均方根误差 print(f"精细配准变换矩阵:\n{final_transformation}") print(f"配准拟合度: {fitness:.4f}, RMSE: {rmse:.6f}") # 步骤6: 应用变换并可视化 source_cloud.transform(final_transformation) o3d.visualization.draw_geometries([source_cloud, target_cloud], window_name="配准结果") ``` #### 代码说明 - **输入/输出**：代码假设点云文件为PCD格式（如`source.pcd`和`target.pcd`）。输出包括变换矩阵、拟合度和误差。 - **关键参数**： - `voxel_size`：控制降采样程度，值越大点云越稀疏。 - `distance_threshold`：用于粗配准的点对距离阈值。 - `max_iterations`：ICP算法的最大迭代次数。 - **优化技巧**： - 降采样可显著加速计算（如引用[^3]所述）。 - 粗配准确保ICP收敛（点云需有重叠部分，如引用[^2]强调）。 - 对于多视图配准，可扩展为循环处理每个点云，累积变换到第一个点云坐标系[^2][^4]。 #### 注意事项 - **依赖库**：安装Open3D：`pip install open3d`。 - **数据准备**：点云应有部分重叠（重叠度建议>30%）。无重叠时配准失败。 - **性能**：ICP算法复杂度为$O(n \log n)$，降采样后处理大规模点云更高效。 - **替代方案**：MATLAB用户可参考引用[^2]的代码；C++用户可使用PCL库（引用[^3]示例）[^3][^4]。 通过以上方法，您可实现高效的点云配准。如果需要多视图配准或更高级算法（如TEASER++），可参考引用[^4]的仓库资源[^4]。
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