Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 ...
上一篇:http: www.cnblogs.com yhlx p .html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图。 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解。 RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除。是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了 ICP算法可以通过三种方式处理噪声 部分重叠的问题:剔除 权重 Trimmed方 ...
2016-03-02 11:12 5 11932 推荐指数:
Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 ...
自己理解 为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是点云数据的配准. 方法: 主要是通过一定的算法或者统计学规律,利用计算机计算两块点云之间的错位 ...
Doc 来自PCL官方文档 http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/template_alignment.php#template-alignment #include <limits> #include < ...
测试NDT方法的Demo,http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform 系统环境:Win7 OS/PCL ...
原文:http://blog.csdn.net/u010696366/article/details/8941938 PCL Registration API Registration:不断调整,把不同角度的3D点数据整合到一个完整的模型中。它的目的在于在一个全局坐标系下找到不同视角的定位 ...
初始化的新的群集,并且该过程将以剩余的无标记点再次进行。 在PCL中,Euclidean分割法如下 ...
关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误 ...