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本文重点 这次主要介绍一种点云对齐的方法,多视数据最近迭代(ICP)对齐是最常用的点云对齐方法,为了提高对齐的精度及稳定性我们使用一种基于移动最小二乘(MLS)曲面的ICP多视数据对齐方法.该方法无需对数据进行额外的去噪和数据分割.对于优化噪声点的点云对齐可以采用本方法进行点云对齐 ...
已知三点求平面方程、平面法向量和点到平面的距离 已知三点p1(x1,y1,z1),p2(x2,y2,z2),p3(x3,y3,z3),要求确定的平面方程 关键在于求出平面的一个法向量,为此做向量p1p2(x2-x1,y2-y1,z2-z1), p1p3(x3-x1,y3-y1,z3-z1 ...
代码: struct PlaneEquation { double A; double B; double C; double D; }; ...
在这里介绍一种时间复杂度为O(nlognlogn)的算法。其实,这里用到了分治的思想。将所给平面上n个点的集合S分成两个子集S1和S2,每个子集中约有n/2个点。然后在每个子集中递归地求最接近的点对。在这里,一个关键的问题是如何实现分治法中的合并步骤,即由S1和S2的最接近点对,如何求得原集合S中 ...
0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下。 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数 ...
1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合(平面过N点重心),平面法向量即为所求; 2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量(SVD分解);此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性,关键点在于要对数据去中心化处理,将坐标原点移动到数据重心。 3、最后根据特征点P ...
点到平面的距离计算 如上图所示,假设现在有一平面\(S\) \[WX+b = 0 \] 其中\(W,X\)都是向量,现有平面外一点\(Q\),求\(Q\)到平面的距离。 我们假设平面内有一点\(P\),并且平面的法向量为\(\overrightarrow{n}=(W_1, W_2 ...