PCL点云处理之配准误差评价值MSE(一百一十八)

本文介绍了如何利用PCL库之外的方法计算点云配准的MSE误差值,提供了代码实现和实际效果展示,帮助评估配准精度。

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PCL点云处理之配准误差评价值MSE(一百一十八)

一、算法介绍

调用PCL库的配准算法时往往会输出一个fitness score,用于辅助用户判断配准精度是否合格,即为MSE值,当自己不调用库,自主实现配准后,需要评价配准精度时,即可采用以下代码进行精度计算。

二、代码实现

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
好的,点云是一个广泛应用于三维重建、机器人视觉、自动驾驶等领域的基本问题。下面是一个简单的点云程序的C++实现,采用了ICP算法: ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <cmath> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> using namespace std; using namespace Eigen; const int MAX_ITERATIONS = 50; const double THRESHOLD = 1e-8; // 点云函数 void pointCloudRegistration(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& sourceCloud, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& targetCloud, Matrix4d& transform) { int n = sourceCloud->size(); MatrixXd sourceMat(3, n), targetMat(3, n); for(int i=0; i<n; ++i) { sourceMat(0, i) = sourceCloud->points[i].x; sourceMat(1, i) = sourceCloud->points[i].y; sourceMat(2, i) = sourceCloud->points[i].z; targetMat(0, i) = targetCloud->points[i].x; targetMat(1, i) = targetCloud->points[i].y; targetMat(2, i) = targetCloud->points[i].z; } // 初始化变换矩阵 transform = Matrix4d::Identity(); for(int iter=0; iter<MAX_ITERATIONS; ++iter) { // 计算最近邻点 MatrixXd sourceMatTransformed = transform * sourceMat; vector<int> indices(n); vector<float> sqrDistances(n); pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree; kdtree.setInputCloud(targetCloud); for(int i=0; i<n; ++i) { pcl::PointXYZ sourcePoint(sourceMatTransformed(0, i), sourceMatTransformed(1, i), sourceMatTransformed(2, i)); kdtree.nearestKSearch(sourcePoint, 1, indices[i], sqrDistances[i]); } // 计算变换矩阵 MatrixXd A(3, 3); VectorXd b(3); A.setZero(); b.setZero(); double mse = 0.0; for(int i=0; i<n; ++i) { if(sqrDistances[i] < THRESHOLD) { Vector3d sourcePoint(sourceMat(0, i), sourceMat(1, i), sourceMat(2, i)); Vector3d targetPoint(targetMat(0, indices[i]), targetMat(1, indices[i]), targetMat(2, indices[i])); mse += (sourcePoint - targetPoint).squaredNorm(); A += sourcePoint * targetPoint.transpose(); b += targetPoint; } } if(mse/n < THRESHOLD) { break; } Vector3d t = A.colPivHouseholderQr().solve(b); Matrix4d T = Matrix4d::Identity(); T.block<3, 1>(0, 3) = t; transform = T * transform; } } int main(int argc, char** argv) { if(argc < 3) { cerr << "Usage: " << argv[0] << " source.ply target.ply" << endl; return -1; } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sourceCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PLYReader reader; reader.read(argv[1], *sourceCloud); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr targetCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); reader.read(argv[2], *targetCloud); Matrix4d transform; pointCloudRegistration(sourceCloud, targetCloud, transform); cout << "Transform Matrix:" << endl << transform << endl; return 0; } ``` 这个程序使用了Eigen库进行矩阵计算,使用了PCL库进行点云读取和最近邻搜索。在主函数中,首先读取了两个点云文件,然后调用pointCloudRegistration函数进行点云,最后输出变换矩阵。pointCloudRegistration函数的实现分为两个主要步骤:计算最近邻点和计算变换矩阵。在计算最近邻点时,使用了KdTreeFLANN实现最近邻搜索,可以快速地找到每个源点对应的最近邻点。在计算变换矩阵时,使用了ICP算法,不断迭代计算变换矩阵,直到满足收敛条件为止。
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