PCL 寻找点云对应点对关系（Registration_CorrespondenceEstimation）

最新推荐文章于 2024-11-18 08:42:29 发布

者山海

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分类专栏： PCL 文章标签：数据结构算法机器学习人工智能 3d

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注意：本示例为PCL中寻找对应点对的基础方法，无需输入法向量或者直方图等其他特征，直接输入点云就可计算。

1.原理

PCL源代码中没有相关论文名称，也没有某种算法的关键字。无从查找原理。所以本示例不介绍原理。

但本方法在点对匹配中较常用。

2.关键函数

（1）本类类名

pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::Normal> registration;

3.代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

int main()
{
	/****************寻找对应点对********************/
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);			// 源点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);			// 目标点云
	pcl::io::loadPCDFile("D:/code/csdn/data/plane.pcd", *source);
	pcl::io::loadPCDFile("D:/code/csdn/data/plane1.pcd", *target);

	// 寻找对应点对
	pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::Normal> registration;
	registration.setInputSource(source);
	registration.setInputTarget(target);									// 设置目标点云
	pcl::Correspondences correspondences;
	registration.determineCorrespondences(correspondences, 5);				// 对应点结果和匹配点之间的最短距离

	/****************展示********************/
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("CorrespondenceEstimationBackProjection"));
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(source, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(source, 0, 255, 0), "source");
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(target, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(target, 255, 0, 0), "target");
	viewer->addCorrespondences<pcl::PointXYZ>(source, target, correspondences, "correspondence");
	while (!viewer->wasStopped())
	{
		viewer->spinOnce(100);
		boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
	}

	return 0;
}