2d 點雲匹配算法
總結：實現單線2dlidar 的匹配算法。 ...
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[PCL]5 ICP算法進行點雲匹配
上一篇：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截圖了一些ICP算法進行點雲匹配的類圖。 但是將對應點剔除這塊和ICP算法的關系還是沒有理解。 RANSAC算法可以實現點雲剔除，但是ICP算法通過穩健性的算法實現匹配，似乎不進行對應點剔除 ...
點雲平台之圖像算法篇
記得3年前，也是在這個秋天，第一次接觸到了c++,作為了本人入坑c++的第一個輔助學習工具opencv2.4.9,還是伴隨我走過一段時間，相對於三維，二維的世界實在是太幸福了，本身不需要太復雜的算法，對於有理論基礎的的人，圖像算法相對易於實現，所以造就了opencv的日益強大 ...
點雲網格化算法---MPA
MPA網格化算法思路 第一步：初始化一個種子三角面。（隨機選點，基於該點進行臨近搜索到第二點；在基於該線段中點臨近搜索到第三點） 圖1 第二步：在種子三角面的基礎上，進行面片的擴充，利用邊的中點 ...
點雲匹配和ICP算法概述
Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 點雲匹配分類法（1） •全局匹配算法 ...
基於RANSAC的點雲面分割算法
該算法在RANSAC和空間檢索樹的基礎上實現的。 算法思路： 1、點雲抽希、法線估計 2、出局點索引存儲聲明 3、平面檢測 for (size_t i = 0; i < cloudTemp->points.size(); i++) { 判斷為出局 ...
三維點雲匹配算法
1、ICP 2、 Superpose3D https://github.com/jewettaij/superpose3d_cpp 3、TEASER++ https://teaser.rea ...