PCL点云特征小结

本文介绍了PCL库中用于点云处理的工具,包括PCL Viewer用于三维点云可视化,点云数据格式如KD-tree和Octree的优化存储方式,以及如何利用这些结构加速邻近点搜索。特别地,文章详细讲解了PFH(Point Feature Histograms)特征描述方法,用于描述点云中的关键点。

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1. PCL viewer

用来可视化三维点云或者得到的二维图像,详见官方教程

2. 点云数据格式

2.1 Introduction

点云基础的类型类似一个vector,每个元素表示一个多维的点信息(坐标,Normal,RGB,Intensity 等等)。

2.2 优化的格式

2.2.1 KD-tree

k-d tree decomposition for the point set : (2,3), (5,4), (9,6), (4,7), (8,1), (7,2)。(来自维基)在这里插入图片描述

2.2.2 Octree 八叉树

用来在三维的情况规划点云数据,目的和kd-tree一致。

2.2.3 优点

如果单纯的使用vector来搜索邻近的点,那么需要对整个数列做穷举。对大量点云的数据来说,这个过程极其耗费时间与资源。但是如果用类似上述的特殊数据结构,那么对邻近点的搜索就变得非常的简单优美了。

3. 特征点的描述

算法全局性适用情况
PFH(point feature histograms)局部特征
手机$12
导管$1

3.1 PFH(point feature histograms)

在这里插入图片描述

  • 查询点 P q P_{q} Pq, 去半径为r的球其中有k个点的临域。
  • 计算临域中每对点的关系图(如上图所示)
### 使用PCL进行点云数据特征提取的方法 #### 局部描述子 局部描述子用于捕捉点云中单个点或邻内的几何特性。这包括估计某一点的表面法线以及整个点云集的表面法线[^1]。 ```cpp // 计算法线的例子 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud (cloud); ne.setSearchMethod (tree); ne.setKSearch (20); // 设置邻居数量 ne.compute (*cloud_normals); ``` #### 点特征直方图(PFH) PFH是一种基于角度分布统计特性的全局形状描述符,它能够有效地表示三维空间中的物体形态。 #### 快速点特征直方图(FPFH) 为了提高计算效率,在PFH基础上发展出了FPFH描述子,该方法通过简化某些参数来加速处理过程而不显著降低匹配精度。 #### 视角特征直方图(VFH) VFH旨在解决机器人导航场景下的目标识别问题,其核心在于利用视角信息构建更加鲁棒的目标模型。 #### Harris关键点检测 对于特定应用场景下可能还需要关注一些特殊的兴趣区即所谓的“关键点”。例如采用Harris算法定位图像上的角点位置,并将其转换成对应的3D坐标形式保存下来作为后续分析的基础[^2]。 ```cpp #include <pcl/keypoints/harris_3d.h> void extractHarrisKeypoints(pcl::PointCloud<PointType>::Ptr cloud, std::vector<int>& indices){ pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZRGB, pcl::PointXYZI> hks; ... } ``` 以上介绍了几种常见的点云特征提取技术及其具体实现方式;实际项目开发过程中可以根据需求灵活选用合适的工具集完成任务。
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