研究生课程系列文章参见索引《在信科的那些课》 基本原理 假定已给两个数据集P、Q， ，给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配。这里的问题是，f为一未知函数，而且两点集中的点数不一定相同。解决这个问题使用的最多的方法是迭代最近点法（Iterative Closest Points ...

　　图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不 ...

参考博客：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配，需要用c++实现ICP算法，下面是简单理解，期待高手指正。 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际 ...

1.Iterative Closest Points算法 点云数据配准最经典的方法是迭代最近点算法（Iterative Closest Points,ICP）。ICP算法是一个迭代的过程，每次迭代中对于源数据点P找到目标点集Q中的最近点，然后给予最小二乘原理求解当前的变换 ...

雅克比迭代，一般用来对线性方程组，进行求解。形如： \(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1}\)　　 \(a_{21}*x_{1} + a_{22}*x_{2} + a_{23}*x_{3} = b_{2}\)　　 \(a_{31 ...

ICP（Iterative Closest Point），即迭代最近点算法，是经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代 ...

ICP 算法是一种点云到点云的3D-3D配准方法。 在SLAM中通过空间点云的配准（可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据），可以估计相机运动（机器人运动，旋转矩阵R与平移向量t），累积配准，并不断回环检测，可以保证机器人定位的精度。 想象三维空间中两组点云PL（参考点云，固定不动 ...

特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。现在开始讲解常用的特征点检测，其中Harris角点检 ...