(一)PCL库 ICP配准

简介:通过ICP配准,对齐CBCT提取牙齿与口内扫描获取牙冠,结果失败。原因:可能是因为两者重叠点云数据少,而不重叠部分过多,待后续分析。

1、CBCT提取牙齿 与口内扫描获取数据在同坐标系下显示,绿色是CBCT生成的牙齿点云;红色是口内扫描点云数据;

 2、PCL库调用ICP进行配准

void registCTInteroral()
{
    char strST[256] = "E:\\CBCT\\lower.ply";
    char strCT[256] = "E:\\CBCT\\lower-CT.ply";

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr lowerSL(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr lowerCT(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    if (-1 == pcl::io::loadPLYFile(strST, *lowerSL))
    {
        cout << "error input!" << endl;
        return;
    }
    if (-1 == pcl::io::loadPLYFile(strCT, *lowerCT))
    {
        cout << "error input!" << endl;
        return;
    }

    pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
    icp.setInputSource(lowerSL);
    icp.setInputTarget(lowerCT);

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
    icp.align(Final);

    std::cout << "has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " <<
        icp.getFitnessScore() << std::endl;
    std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

    pcl::io::savePLYFileASCII("E:\\CBCT\\align.ply", Final);
}

3、将结果和CBCT提取牙齿一起显示,红色是变换后的口内扫描数据

4、结果

没配上,待后续分析 。后面学习下:https://github.com/MIT-SPARK/TEASER-plusplus

https://stackoverflow.com/questions/38754668/plane-fitting-in-a-3d-point-cloud

<think>我们参考了用户提供的引用内容,其中涉及PCLICP功能。用户要求了解PCLICP的使用教程或错误解决方法。引用[1]提到用户测试了PCLICP,对于40度左右的旋转效果不好;引用[2]是关于点云粗的教程,提到了下采样、法线估计、特征提取等步骤;引用[3]解释了ICP算法的基本步骤。根据这些信息,我们推断用户可能在使用PCLICP时遇到了效果不佳的问题,尤其是当初始旋转较大时(如40度)。因此,我们的回答应包含:1.ICP的基本使用教程(步骤)。2.针对大角度旋转效果不佳的解决方法(例如使用粗作为前置步骤)。另外,引用[2]提到了粗(CoarseRegistration)的重要性,所以我们需要强调粗+精ICP)的流程。具体回答结构:-首先介绍ICP的基本步骤(使用教程)。-然后针对大角度旋转问题,建议使用粗(如基于特征的)来提供较好的初始变换。-最后给出个示例代码框架(参考PCL官方教程)并指出常见错误及解决。注意:用户要求使用教程或错误解决,因此我们的回答应覆盖这两方面。根据引用[3]:ICP算法通过迭代寻找对应点对并计算变换矩阵,直到满足阈值或迭代次数。但ICP对初始位置敏感,因此需要粗。引用[1]中用户直接使用ICP对40度旋转效果不好,印证了上述观点。因此,我们给出以下回答:</think> 根据您的查询,我将结合PCLICP点云使用方法和常见问题,提供系统性解决方案。ICP(Iterative Closest Point)算法对初始位置敏感,尤其在大角度旋转(如40°)时效果不佳,这需要组合粗优化方案[^1][^3]。 ### 🛠️ PCL ICP流程 ```cpp #include <pcl/registration/icp.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> void runICP(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target) { // 1. 下采样预处理 pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel; voxel.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 调整体素大小平衡精度速度 // 2. 法线估计 (提升鲁棒性) pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setKSearch(10); // 3. ICP核心pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; icp.setMaximumIterations(500); // 最大迭代次数 icp.setTransformationEpsilon(1e-8); // 收敛阈值 icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); // 匹点最大距离 // 4. 执行 icp.align(*output_cloud); // 5. 输出结果 if(icp.hasConverged()) { std::cout << "匹分数: " << icp.getFitnessScore() << std::endl; Eigen::Matrix4f transform = icp.getFinalTransformation(); } } ``` ### 🔍 大角度旋转解决方案 当初始旋转角度 > 30°时,需添加**粗**前置步骤[^2][^3]: ```cpp // 在ICP前添加特征匹 pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia; sac_ia.setMinSampleDistance(0.05); sac_ia.setMaxCorrespondenceDistance(0.1); sac_ia.align(*rough_aligned_cloud); ``` ### ⚠️ 常见错误及解决 1. **发散问题** - ✅ 检查`setMaxCorrespondenceDistance()`:初始值建议设为点云间距的3倍 - ✅ 增加`setMaximumIterations()`(500-2000) 2. **内存溢出(Out of Memory)** ```bash # 终端执行前降低点云分辨率 ./your_icp_program --downsample 0.03 ``` 3. **大角度失败处理** - 组合算法:先执行FPFH+SAC-IA粗[^2] - 改用NDT(Normal Distributions Transform)算法 4. **精度优化技巧** ```cpp // 法线加权匹(提升曲面精度) icp.use_reciprocal_correspondences_ = true; pcl::registration::TransformationEstimationPointToPlaneLLS<pcl::PointNormal, pcl::PointNormal> te; icp.setTransformationEstimation(te); ``` ### 📚 学习资源推荐 1. [PCL官方ICP教程](https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/iterative_closest_point.html)(含代码实例) 2. [GitHub示例工程](https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/tree/master/examples/registration) 3. 专著:《3D Point Cloud Processing》第6章(算法对比)
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