【C++PCL】点云处理3D-Harris关键点提取

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： 3d
于 2024-05-08 16:49:55 首次发布
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本文介绍了3D-Harris关键点提取算法在点云处理中的应用，通过体素化、法向量协方差矩阵和角点响应函数等步骤检测点云特征。讨论了参数如半径、阈值、非极大值抑制、计算方法、细化和线程数对结果的影响，并提供了代码效果和参数调试指南。

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PCL Harris3D关键点提取【2024最新版】
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一、测试文件（华中科技大学南一楼7位点云图）： 链接：https://pan.baidu.com/s/1vnc5ZqShDCtx-acD182WkA 提取码：5m84 二、调参技巧： 1、首先要确定法线计算时使用的半径范围。半径过小会导致搜索不到邻近点（出现程序无法出结果的情况），半径太大会导致搜索太慢，且法线计算不够准确。因此确定点云的分辨率量级很重要。使用CloudCompare软件获取两点之间的距离，确定搜索半径的量级，然后在量级合理的约束下调节参数。在不能确定量级的情况下，还可以使用setKse
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