3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴 ...
最近开始动手做实验,之前写了一个小实验利用到了PCL库中的索引 现在在写利用PCL中的RegionGrowing类来分割生成面片,无论是迭代生成还是进行提取都需要用到pcl库中定义的索引, 虽然搞的不是太明白,还是想写下来来记录自己的思路。 先看一下PCL是如何定义PointIndices的结构: 可以看出在 数据结构PointIndices 中 定义了点云的header和indices 这里我们 ...
2019-07-14 21:47 0 2351 推荐指数:
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴 ...
点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值 ...
快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点 ...
如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp 编译运行./narf_feature_extraction -m 这将自动生成一个呈矩形的点云,检测的特征点处在角落处,参数-m是必要的,因为矩形周围 ...
上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.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 ...
2019年7月9日14:31:13 完成了一个简单的小例子,python生成点云数据,利用pybind11传给PCL显示。 ubuntu 16.04 + Anaconda3 python3.6 + PCL 1.8 + pybind11 代码: https://github.com ...
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 ...