点云库PCL学习——SIFT关键点

最新推荐文章于 2025-11-15 16:49:00 发布
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本文介绍了如何使用PCL库实现3D点云的SIFT关键点检测。该方法从包含XYZ坐标和强度信息的点云中提取特征点，输出为点云的关键点。

类 SIFTKeypoint 是将二维图像中的 SIFT 算子调整后移植到 3D 空间的 SIFT算子的实现。输入为带有 XYZ 坐标值和强度的点云 ， 输出为点云中的 SIFT 关键点。

SIFTKeypoint类
void setScales (float min_scale, int nr_octaves, int nr_scales_per_octave)
  设置搜索时与尺度相关参数， min_scale 在点云体素尺度空间中标准偏差，为尺度空间中最小尺度的标准偏差，点云对应体素栅格中体素的最小尺寸； nr_octaves 是检测关键点时体素空间尺度的数目，高斯金字塔中组的数目；nr_scales_ per _ octave 为在每一个体素空间尺度下计算高斯空间的尺度时所需的参数，每组（Octave）计算的尺度数目。
void setMinimumContrast (float min contrast)
  设置限制关键点检测的阈值
void compute(PointCloudOut &output)
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【2026最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
点云侠的博客
01-18 62万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2026年1月3日。
PCL SIFT关键点提取
kangjielearning的博客
12-11 742
#pragma warning(disable:4996) #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/common/io.h> #include <pcl/keypoints/sift_keypoint.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include &
SIFT 3D 点云关键点
weixin_43802726的博客
07-07 971
SIFT算子提取特征点时只考虑高斯差分金字塔的局部邻域情况，没有从全局角度考虑特征点分布的合理性，导致检测出的特征点中可能存在某些区域特征点异常密集，而某些区域特征点又异常稀疏的情况。通过拟合三维二次函数以精确定位特征点的位置和尺度（达到亚像素精度），同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点（DoG算子会产生较强的边缘响应），以增强匹配稳定性，提高抗噪声能力。一个图像的尺度空间表示为L(x,y,σ)，其定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的二维高斯核函数G(x,y,σ)的卷积运算，即。
SIFT算法：KeyPoint找寻、定位与优化
weixin_30621959的博客
09-03 492
SIFT算法：DoG尺度空间生产 SIFT算法：KeyPoint找寻、定位与优化 SIFT算法：确定特征点方向 SIFT算法：特征描述子 目录： 1、找寻 2、定位 3、优化 1 KeyPoint找寻 　　极值的检测是在DoG空间进行的，检测是以前点为中心，3pixel*3pixel*3pixel的立方体为邻域，判...
PCL学习项目教程
最新发布
gitblog_00530的博客
11-15 505
``` pcl-learning/ ├── 00base │ └── step1 ├── 01common │ └── step2 ├── 02kdtree ├── 03octree ├── 04search ├── 05sample_consensus ├── 06range_images ├── 07tracking ├── 08io ├── 09filters ├── 10featu
PCL：关键点-SIFT
qq_36418943的博客
10-25 867
类 SIFTKeypoint 是将二维图像中的 SIFT 算子调整后移植到 3D 空间的 SIFT算子的实现。输入为带有 XYZ 坐标值和强度的点云 ， 输出为点云中的 SIFT 关键点。 class pcl:: SIFTKeypoint< PointlnT , PointOutT> #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_i...
点云库PCL学习：关键点提取（SIFT、Harris）
Mr Qin的博客
04-13 3497
SIFT关键点提取： #include <vtkAutoInit.h> VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_t...
基于SIFT的点云关键点提取
ivy8966的博客
02-04 4855
这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法，转载于http://www.cnblogs.com/freshmen/p/4254573.html。       尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表，2004年总结完善。其应用范围包括物体辨识，机器人地图感知与导航、3D模型建立、手
PCL点云库学习笔记（6）——关键点
张飞飞的博客
12-27 4243
1.关键点相关概念及算法 关键点也称为兴趣点，它是 2D 图像、3D 点云或曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的 数据量小很多，它与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子，常用来形成原始数据 的紧凑表示，而且不失代表性与描述性，从而可以加快后续识别、追踪等对数据的处理速 度。关键点提取是 2D 与 3D 信息处理中不可或缺的关键技术。 ...
《PCL Docs 案例详解》KeyPoint——SIFT 关键点提取
Aruchid特征工程模板
07-21 1111
PCL 官方文档示例代码解读
PCL点云库——关键点
kkmd66的博客
10-29 2537
NARF（Normal Aligned Radial Feature）关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的，关键点探测的重要一步是减少特征提取时的搜索空间，把重点放在重要的结构上，对NARF关键点提取过程有以下要求：（1）提取的过程必须将边缘以及物体表面变化信息考虑在内；（2）关键点的位置必须稳定，可以被重复探测到，即使换了不同的视角；（3）关键点所在的位置必须有稳定的支持区域，可以计算描述子并进行唯一的法向量估计。
matlab SIFT key point 标记
03-23
批量或者单个处理图像 标记SIFI 关键点 用点头标识
点云配准SIFT算法
07-12
点云配准算法，运用SIFT算法实现对点云数据的配准。
PCL之点云关键点检测
03-29
该文件包含了PCL三种关键点检测技术的对比，包括Narf关键点 ，SIFT关键点与HARRIS关键点，结果展示在同一个视窗上，运行完弹出viewer后，按R键显示对比结果
点云关键点提取（1）
04-10
pcl中实现对点云的关键点提取，具体包括iss和sift关键点。
pcl库的入门级教程.pdf
12-24
来自纽约州立美国布法罗大学布法罗分校的很好的PCL库学习资料，不长，但是很实用。墙裂推荐！！！
【C++PCL】点云处理3D-SIFT关键点提取(Z方向梯度约束)
weixin_45196569的博客
05-10 475
在3D(x、y、t)中，可以计算时空梯度(Lx，L−y，L−t)，其中Lt近似为L(x，y，t+1)−L(x，y，t−1)。现在给出了3D中的梯度大小和方向可以看出，φ现在对远离2D梯度方向的角度进行编码。由于√L2x+L2y为正，φ将始终在(−π/2，π/2)范围内。这是期望的效果，使每个角度都由单个唯一(θ，φ)对表示。现在，每个像素都有两个值，分别表示三维渐变的方向。下一步是为给定兴趣点周围的3D邻域构建类似于的加权直方图。有多种方法可以实现此目的。
PointCloudLib SIFT算法 关键点检测 C++版本
linux_huangyu的博客
07-01 274
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）即尺度不变特征变换，是一种用于图像处理领域的局部特征描述子。SIFT算法由David G. Lowe在1999年提出，并在2004年完善总结。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。SIFT算法在物体识别、图像拼接、3D建模、手势识别、视频跟踪等领域有着广泛的应用。
点云sift matlab,点云配准SIFT算法
weixin_33323907的博客
03-20 1512
【实例简介】点云配准算法，运用SIFT算法实现对点云数据的配准。第2期王程冬,等;SIFT算法在点云配准中的应用15假设正确匹配的点占总数的比例为p,则随机抽取的d4对匹配点不全是正确匹配的几率为1-4,抽取N次都抽(9)不到4对全是正确匹配点的概率为(1-p2),在实践中只3)由协方差矩阵构造4×4对称矩阵要能够保证(1-p4)<0.05就可以满足实际应用需要。∑a.是矩阵∑mk的迹,设A...
基于PCL的NARF算法实现点云关键点提取
结合描述“利用点云库PCL的NARF算法提取点云关键点”，可以明确该资源的核心内容是基于PCL（Point Cloud Library）实现NARF关键点提取的具体编程实践。PCL是一个开源的大型跨平台C++库，专为处理二维/三维图像和点云...
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