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 ...
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2018-11-06 17:41 0 1094 推荐指数:
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 ...
蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去。 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处? ——晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中 ...
本文为PCL官方教程的Registration模块的中文简介版。 An Overview of Pairwise Registration 点云配准包括以下步骤: from a set of points, identify interest points (i.e. ...
ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息,可以直接利用点云数据进行配准。主流算法为最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征,然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位。 一、 ICP原理 ...
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 ...
CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https ...
的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规 ...
导师给了方向,所以最近在看点云配准相关论文“ 点云配准是计算机视觉的一个分支方向: 一、点云配准基础知识 1.入门知识及背景 1)点云概念 点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合,在获取物体表面每个采样点的空间坐标后,得到的是点的集合,称之为“点云 ...