PCL GICP配准（Registration_GICP）

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分类专栏： PCL 文章标签： 人工智能 算法 计算机视觉 机器学习 深度学习
于 2024-09-07 11:30:51 首次发布
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PCL专栏目录及须知

注意：传统ICP算法是点对点、点对面的配准，GICP通过拟合局部平面，计算协方差矩阵，将其拓展为面对面的配准。

协方差矩阵相关介绍

ICP配准

1.原理

GICP 实质上是一种面对面的ICP算法。其将概率信息（使用协方差矩阵计算）和点对点的ICP 结合在一起，生成gicp统一模型（Generalized-ICP）。

其中通过局部点集协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。

最低0.47元/天 解锁文章
PCL：GICP配准
m0_71596228的博客
03-29 827
是一种点云配准方法，它将传统的和统一在一个概率框架下，并进一步拓展为。
PCL点云处理之Gicp配准（附代码，实验结果）（九十一）
weixin_44329757的博客
01-15 2547
ICP 算法最早由 Arun 等于 1987 年提出，这种点集与点集坐标系匹配的算法被证明是解决复杂配准问题的关键方法。GICP 点云融合算法与 ICP 算法目标一致，但实现有所区别。ICP 的理论推导严谨，但对点云要求比较严格，在实验中可能无法做到两个点集一一对应（实际上，很多时候由于点云的半随机性，很难在两次扫描中找到完全一致的同名点）；GICP 统一了各种点云的对应情况，故 ICP 算法可以被视为 GICP 算法的一种情况。当然，在特殊情况下，GICP也会“退化”为 ICP。
PCL库源代码阅读—配准模块(Registration)—GICP算法
不知名的代码小白
05-27 3090
pcl库中GICP算法是通过gicp.h、gicp.hpp两个文件实现的，gicp.h为声明文件，gicp.hpp文件是函数的具体实现文件，pcl库中实现的GICP算法是基于BFGS(拟牛顿法)优化方法。本文章将解析源代码的逻辑实现，GICP算法本身的原理请自行阅读相关文献。由于算法实现的源代码继承于ICP算法，所以阅读本部分前请先阅读ICP部分的源代码解读。
PCL：实现使用GICP对点云配准（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-06 581
PCL：实现使用GICP对点云配准（附完整源码）
Open3D(C++) GICP算法实现点云精配准
点云侠的博客
08-21 2204
C++版本Open3D实现GICP算法点云精配准
PCL中使用GICP进行点云配准
CodeNexus的博客
08-17 615
点云配准是其中一个重要的任务，它的目标是将多个点云数据集对齐到同一个参考坐标系下。在上述代码中，首先我们加载了两个点云数据集，分别是参考点云(ref_cloud)和目标点云(target_cloud)。接着，我们将目标点云和参考点云传入GICP对象中，并执行点云配准操作。在开始编写代码之前，我们首先需要准备两个点云数据集，一个作为参考点云(ref_cloud)，另一个作为待配准的目标点云(target_cloud)。PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的算法和工具函数，方便进行点云数据的处理和分析。
【C++PCL】点云处理GICP配准
weixin_45196569的博客
06-05 510
广义迭代最近点（Generalized-ICP，简称GICP）算法是在经典ICP算法基础上结合概率模型改进而来的一种点云配准算法。与经典ICP算法相比，GICP算法具有更广泛的适用性，但是在点云配准方面需要更多的时间。此外，针对稠密点云的配准效率和精度都有所提升。GICP算法的主要改进点有两个：首先，它改进了对应点对的确定式，通过考虑不确定性并使用概率模型来确定对应点对；其次，它改进了目标函数的求解方法，使用高斯分布来描述点云的分布，进而优化点云的匹配。
PCL 体素化广义迭代最近点配准算法VGICP,C++/PYTHON程序
05-19
在PCL中，VGICP结合了体素化技术与广义迭代最近点（GICP）算法，以提高配准的效率和精度。 首先，让我们理解体素化的过程。体素是3D空间中的基本单元，类似于2D图像的像素。在3D空间中，体素化是将点云数据划分为一...
PCL 点云配准 GICP算法（精配准）
纵马踏花向自由
10-21 1886
广义迭代最近点（Generalized Iterative Closest Point，GICP）算法是一种点云精配准算法，基于ICP（迭代最近点）算法的扩展。GICP不同于传统的ICP，它在进行点云匹配时，不仅考虑了每个点的位置，还将其周围局部结构的协方差矩阵引入到匹配过程中，使得配准过程更具鲁棒性。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
xinxiangwangzhi_的博客
06-11 1万+
在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai​^​} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi​^​},并且假设 AAA and BBB 分别服从 ai∼N(ai^,CiA)a_{i} \sim \mathcal{N}\left(\hat{a_{i}}, C_{i}^{A}\right)ai​∼N(ai​^​,CiA​)and bi∼N(b^i,CiB)b
ICP_And_GICP-master_ICPANDGICP_icp_ICPC++_
09-30
ICP AND GICP，ICP算法和GICP的C代码，可以用于点云匹配。代码有注释。简单易懂。适合初学者研究学习。
open3d中的gicp点云配准
qq_41327049的博客
10-16 430
open3d.pipelines.registration.registration_generalized_icp 是 Open3D 库中的一个函数，用于执行广义迭代最近点（Generalized ICP, GICP）配准。GICP 是一种改进的 ICP 算法，它考虑了源点云和目标点云之间的协方差矩阵，从而可以处理点云数据中的噪声和不确定性。method: 配准方法，可以是 ‘point_to_point’ 或 ‘point_to_plane’（默认为 ‘point_to_plane’）。
PCL 使用GICP对点云配准【2025最新版】
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【原文：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5709157.html】 泛化的ICP算法，通过协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。不过可以囊括Point to Point，Point to Plane的ICP算法，真正的是泛化的ICP。牛！ 近似特征值计算 这个的原理被想复杂了，就是特征值分解的逆步骤，形成了三
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在vs环境下运行，需安装boost和pcl相关配置，这里不赘述了。 转自https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6489585.html #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> //pcd文件输入/输出 #include <pcl/point_types.h> //各种点类型 #include <pcl/registration/gicp.h> //ICP(i
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达标题:Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registratio...
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GICP（Generalized ICP）是一种用于点云配准的改进ICP算法。它综合了点对点ICP和点对面ICP的优点，通过引入协方差矩阵，来更准确地描述点的局部几何特性，从而提高配准精度。GICP主要应用于机器人定位、三维重建和计算机视觉等领域。
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标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration作者：Kenji Koide, Masashi Yo...
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点云配准，特别是GICP（Global Iterative Closest Point）算法，是一种高级的三维点云配准技术。GICP算法不仅考虑了点对之间的局部匹配，还通过优化函数拟合全局模型，如刚体变换（平移、旋转和平面缩放），来找到两个点云间的最优对应关系。在Python中，可以使用开源库如`open3d`或者`pcl-python`来实现GICP。 以下是使用`open3d`库进行GICP配准的一个简单步骤： ```python import open3d as o3d # 加载点云数据 pcd1 = o3d.io.read_point_cloud('cloud1.pcd') pcd2 = o3d.io.read_point_cloud('cloud2.pcd') # 创建GICP配准器 estimator = o3d.registration.GicpEstimationMethod() # 配准过程 reg_result = o3d.registration.registration_gicp( pcd1, pcd2, estimator, o3d_registration.TransformationEstimationPointToPoint(), o3d.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=500) ) # 打印结果 print("Transformation:\n", reg_result.transformation) ``` 在这个例子中，我们首先加载两个点云，然后创建一个`GicpEstimationMethod`实例。接下来，进行配准并设置迭代次数等参数。最后，打印出得到的最佳变换矩阵。
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