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 ...
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,从而达到把两片点云自动配准的效果. 其实质是把在不同的坐标系中测量得到的数据点云进行坐标变换,以得到整体的数据模型。 称一 ...
2019-11-27 21:38 0 833 推荐指数:
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 ...
未完 待读参考: https://blog.csdn.net/kaspar1992/article/details/54836222 https://www.cnblogs.com/yin ...
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 ...
具有重要应用,如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的 ...
(把自己知乎上的回答搬运了过来作为日志)1、首先,点云配准过程,就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下 ...
(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征 ...