PCL学习：点云特征-快速点特征直方图（FPFH）描述子

最新推荐文章于 2025-06-21 08:41:23 发布

JoannaJuanCV

最新推荐文章于 2025-06-21 08:41:23 发布

阅读量4.4k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： PCL学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/93711546

PCL学习专栏收录该内容

80 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了FPFH（快速点特征直方图）描述子，它是点云处理中的一个重要特征，用于识别和匹配。FPFH通过减少计算复杂度，实现了PFH的简化形式，但仍保留了大部分识别特性。执行步骤包括利用点与其邻域点的对应对估算SPFH值，再通过邻近点的SPFH值进行权重计算得到FPFH值。FPFH与PFH的主要区别在于计算方式，FPFH更高效。在PCL库中，FPFHEstimation类提供了实现，并可通过OpenMP进行多线程加速，提升计算速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是O(nk^2)，其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是一个主要的性能瓶颈。PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms），FPFH把算法的计算复杂度降低到了，但是仍然保留了PFH大部分的识别特性。

执行步骤：

第一步：先计算了每个查询点Pq的一系列值，并把它叫做SPFH(Simplified Point Feature Histgram)

第二步：每个点的最近邻是重新分配，SPFH值将用来权衡FPFH的值:

$FPFH(\boldsymbol{p}_q) = SPFH(\boldsymbol{p}_q) + {1 \over k} \sum_{i=1}^k {{1 \over \omega_k} \cdot SPFH(\boldsymbol{p}_k)}$

上

了解本专栏

超级会员免费看