SLAM学习：拼接点云

最新推荐文章于 2025-02-26 16:50:51 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 16:50:51 发布
阅读量1.7k 收藏 7
点赞数 1
分类专栏： 立体视觉 SLAM学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/95636150
版权
本文档介绍如何使用RGB-D图像和相机参数来构建点云地图。通过计算像素在相机和世界坐标系的位置，结合五对图像的内外参数，实现了点云的拼接。提供的代码示例展示了如何将点云加总形成地图并进行可视化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

根据 RGB-D 图像和相机内参，我们可以计算任何一个像素在相机坐标系下的位置。同时，根据相机位姿，又能计算这些像素在世界坐标系下的位置。如果把所有像素的空间坐标都求出来，相当于构建一张类似于地图的东西。

本程序提供了五张 RGB-D 图像，并 且知道了每个图像的内参和外参：

准备了五对图像，位于 slambook/ch5/joinMap 中。在 color/下有 1.png 到 5.png 五张 RGB 图，而在 depth/

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
视觉SLAM笔记（25） 拼接点云
氢键H-H
10-08 1万+
设置相机内外参、PCL、拼接点云
10 个真实案例研究：3D 点云注释项目的经验教训
iCloudEnd的博客
02-14 49
当激光雷达技术首次用于测量月球表面地形时，很少有人能想象到半个世纪后它将如何改变我们的生活。如今，点云处理技术已经渗透到我们日常生活的各个方面——从自动驾驶汽车到机器人吸尘器，从工业质量检测到智慧城市——悄然重塑着我们的世界。然而，处理和利用点云数据具有独特的挑战。与图像不同，点云数据由离散的、不规则的三维空间信息组成，这使得注释和处理特别复杂。我们的团队进行了广泛的研究和访谈，总结了来自不同行业的 10 个真实案例的经验。
SLAM第五讲点云拼接思路笔记
weixin_44602056的博客
08-26 1112
这是从vscode中直接copy过来的， 可能看起来会有些费劲，但是内容很详细 #include #include /*fstream也就是文件流file stream。 最常用的两种操作为： 1、插入器(<<) 　　向流输出数据。比如说打开了一个文件流fout，那么调用fout<<“Write to file”<<endl;就表示把字符串"Write to...
深度图像+彩色图像=彩色点云
qq_40791099的博客
05-14 2448
深度图像+彩色图像=彩色点云一、保存到ply文件二、保存成txt文件 一、保存到ply文件 要求：深度图像是16位，已知相机参数，需要"stdafx.h"这个头文件 结果：生成彩色点云并保存到ply文件 //功能：彩色图像+深度图像=彩色点云ply文件 //可以用哦，非常好哦 #include "stdafx.h" // C++ 标准库 #include <iostream> #include <string> using namespace std; // OpenCV 库 #in
PCL_点云合并
IdahoFalls的博客
02-26 968
C++ + PCL 实现点云合并，含理论知识
视觉slam十四讲ch5 5.4 实践：拼接点云
huarzail的专栏
04-08 1594
视觉slam十四讲ch5 5.4 实践：拼接点云实现
SLAM十四讲中的第五讲点云拼接
rzh222的博客
05-08 1717
slam点云拼接部分错误解决方法 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： cmake_minimum_
SLAM十四讲 5.4 实践：拼接点云 | Python Numpy实现 & 坑
double_ZZZ的博客
03-15 1824
我们这么转换相当于把所有相机坐标都变成原点对应的世界坐标，还有另一种思路是我们将第一个视点作为基准，让所有人都变换到它身上，这就回到了这道题的问题上了👇，也就是先左乘自己的变换矩阵的逆再左乘第一个视点的变换矩阵（因为题目中的相机参数给反了，所以代码里这里也是反的）得到了相机坐标系下的3D点其实就是点云了，直接将各个深度图对应的点云保存也可以，但可以发现各个点云的坐标系不同，他们对不上。也就是深度值，那就依次遍历每个像素位置，将每个像素转换为相机坐标系下的3D点。错了，题目中的位姿给的应该是。
高翔orbslam_ORB SLAM 2 + 构建点云地图 复现
weixin_39897392的博客
12-22 3061
引言上一篇文章我们尝试复现了基本的 ORB SLAM2，其中构建的地图为稀疏的特征点地图. 这篇文章中，我们尝试复现高翔博士关于ORB SLAM2 + 稠密的点云地图的工作(https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map)。高博的工作是对基本 ORB SLAM2 的扩展，基本思想是为每个关键帧构造相应的点云，然后依据从 ORB ...
视觉slam第五讲，点云拼合例子问题解决方法
xkai957的博客
12-19 642
视觉slam十四讲之第五讲，点云拼合地图问题解决方法 在这一步中经常会出现各种错误，这里我就分享一下我的解决方法。 首先要说的是在第四讲中提到的Sophus库的问题，网上不少人都说书中用的是非模板类sophus库，我一开始也是按照网上的教程安装的非模板类sophus库，可是这样总会出现：cannot find se3.cpp 之类的错误，看了看书发现书中用到的是模板类sophus库，在网上找不到模...
自学SLAM（6）相机与图像实践：OpenCV处理图像与图像拼接(点云)
qq_57425280的博客
11-01 2460
如果写过SLAM14讲第一次的作业，或者看过我之前的运行ORB_SLAM2教程应该都安装过OpenCV了，如果没有安装，没关系，可以看我之前的博客，里面有如何安装OpenCV。
Halcon拼接
01-14
此代码为Halcon开发源代码，并且带有自己录制的视频，有需要的朋友赶紧下载吧！
基于halcon的图像拼接算法
08-26
基于halcon的图像拼接算法，从算法流程到算法实践，我自己写的，是很得意的东西。
逆向工程 机器视觉 点云拼接
04-15
逆向工程 机器视觉 点云拼接 Matble
halcon图像拼接
04-30
halcon图像拼接
「 SLAM lesson-5 」相机与图像知识点纲要（相机模型，图像，拼接点云）
Robot_Starscream的博客
02-24 1046
结合高翔老师的著作《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，加上小白的工程经验共同完成。建议作为笔记功能反复使用。 一.相机模型 针孔相机模型；（单目相机） 畸变；（透镜引起） 双目相机模型；（左右图的横坐标之差成为视差） RGB-D 相机模型；（红外结构光/飞行时间法测量像素距离） 二. 图像 计算机中图像的表示； 三. 实践：图像的存取与访问 安装 OpenCV；（源代码安...
【从零开始学习SLAM】两张图像如何拼接成点云
小秋 AI SLAM 入门实战教程
04-21 2865
貌似用两个摄像机，采集两张图像，在知道相机内外参数的情况下 也可以计算出3D空间坐标点云。（双目测距原理） 单目测距原理两帧图像 根据三角形相似原理可以求出参数焦距 f的值，接下来就可以计算新采集图片中实物的距离z了。 描述了点 P 和它的像之间的空间关系。 像素坐标系像素平面与成像平面之间,相差了一个缩放和一个原点的平移。 相机内参数矩阵(Camera Intrinsics)K，就包含了fx、fy焦距和光心cx、xy的坐标， 通过这个矩阵就可以计算出像素坐标系和空间坐标系之间的关系。 相机的位姿 R,
Halcon三维点云拼接
sr981018的博客
08-23 2300
有没有大佬知道halcon里面点云拼接的流程，能否给一个案例参考下，我在系统案例没有找到相关的例子 ，跪求。
matlab拼接点云
最新发布
03-14
<think>好的，我现在需要在Matlab中实现点云拼接，但不太确定具体步骤。首先，我得弄清楚点云拼接的基本概念。点云是由大量三维点组成的数据，拼接可能涉及将多个点云合并成一个完整的模型。记得之前看到过ICP算法，这可能是一个关键步骤。 然后，我需要查找Matlab的相关函数。Matlab有没有内置的点云处理工具呢？可能得使用Computer Vision Toolbox或者Lidar Toolbox。比如pcmerge函数，这可能是用来合并点云的。用户提供的示例代码中提到了pcmerge，应该就是用来合并两个点云并下采样的。那下采样的作用是什么？应该是减少数据量，提高处理速度，同时保持点云的形状。 接下来，步骤可能包括读取点云文件、预处理、配准（对齐）和合并。ICP算法用于配准，可能需要先进行初始配准，比如手动调整或者使用特征匹配。但示例代码中似乎没有显示配准的步骤，直接用了pcmerge。这是不是说明如果点云已经对齐，可以直接合并？但实际情况下，点云可能来自不同视角，必须先配准才能正确合并。 所以，正确的流程应该是先配准再合并。ICP可能需要估计两个点云之间的变换矩阵，然后应用这个矩阵将其中一个点云变换到另一个的坐标系中，最后合并。Matlab中的pcregistericp函数可能用于这一步。比如，先用pcregistericp对齐点云B到点云A，得到变换矩阵，然后用pctransform应用变换，最后用pcmerge合并。 示例代码可能缺少配准步骤，直接合并可能只适用于已经对齐的点云。因此，实际应用中需要先进行配准。我需要确认这一点，并补充配准的代码。 另外，体素下采样在合并时的作用是通过gridstep参数控制下采样的粒度，较小的gridstep保留更多细节，但计算量更大。需要根据实际需求调整这个参数。 现在，我应该整理步骤：读取点云、配准（使用ICP）、变换、合并。并确保代码中包括这些步骤。可能还需要可视化中间结果，比如显示配准前后的点云，以检查对齐效果。 最后，测试代码，确保能够正确运行，并处理可能的错误，比如点云文件路径是否正确，工具箱是否安装等。如果有问题，可能需要安装相应的工具箱或者检查函数用法。</think>在Matlab中实现点云拼接主要分为配准（对齐）和合并两个步骤，以下是详细方法和示例代码： --- ### **一、点云拼接步骤** 1. **数据读取与可视化** ```matlab ptCloudA = pcread(&#39;cloud1.pcd&#39;); ptCloudB = pcread(&#39;cloud2.pcd&#39;); figure; pcshowpair(ptCloudA, ptCloudB); title(&#39;原始点云对比&#39;); ``` 2. **点云配准（ICP算法）** ```matlab % 设置ICP参数 [tform, ptCloudReg] = pcregistericp(ptCloudB, ptCloudA, &#39;Metric&#39;,&#39;pointToPlane&#39;); ``` 3. **应用变换矩阵** ```matlab ptCloudBTransformed = pctransform(ptCloudB, tform); ``` 4. **合并点云与下采样** ```matlab mergedCloud = pcmerge(ptCloudA, ptCloudBTransformed, 0.001); figure; pcshow(mergedCloud); title(&#39;拼接后点云&#39;); ``` --- ### **二、完整示例代码** ```matlab clc; clear; % 读取点云 ptCloudA = pcread(&#39;cloud1.pcd&#39;); ptCloudB = pcread(&#39;cloud2.pcd&#39;); % 显示原始点云对比 figure; pcshowpair(ptCloudA, ptCloudB); title(&#39;原始点云对比&#39;); % 使用ICP配准（需Computer Vision Toolbox） [tform, ptCloudReg] = pcregistericp(ptCloudB, ptCloudA, &#39;Metric&#39;,&#39;pointToPlane&#39;); % 变换点云B到A的坐标系 ptCloudBTransformed = pctransform(ptCloudB, tform); % 合并并下采样 mergedCloud = pcmerge(ptCloudA, ptCloudBTransformed, 0.001); % 显示结果 figure; pcshow(mergedCloud); title(&#39;拼接后点云&#39;); ``` --- ### **三、关键参数说明** 1. **ICP参数**：`Metric`可设为`pointToPoint`（点到点）或`pointToPlane`（点到面），后者对噪声更鲁棒[^1]。 2. **体素下采样**：`pcmerge`中`gridstep`参数控制合并精度，值越小细节保留越多但计算量增大[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JoannaJuanCV

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值