原文:[PCL]5 ICP算法進行點雲匹配

上一篇:http: www.cnblogs.com yhlx p .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。是不是把全局的點雲匹配方法和局部點雲匹配方法搞混了 ICP算法可以通過三種方式處理噪聲 部分重疊的問題:剔除 權重 Trimmed方 ...

2016-03-02 11:12 5 11932 推薦指數:

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匹配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. 匹配分類法(1) •全局匹配算法 ...

Wed Mar 02 19:21:00 CST 2016 0 28341
配准經典算法ICP

自己理解   為了得到被測物體的完整數據模型,需要確定一個合適的坐標變換,將從各個視角得到的點集合並到一個統一的坐標系下,形成一個完整的數據點,然后就可以方便地進行可視化等操作,這便是數據的配准.   方法:     主要是通過一定的算法或者統計學規律,利用計算機計算兩塊之間的錯位 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
PCL 3維的模板匹配

Doc 來自PCL官方文檔 http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/template_alignment.php#template-alignment #include <limits> #include < ...

Sat Apr 20 01:13:00 CST 2019 0 1731
[PCL]NDT匹配方法

測試NDT方法的Demo,http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform 系統環境:Win7 OS/PCL ...

Wed Apr 13 01:13:00 CST 2016 2 3185
PCL學習筆記二:Registration (ICP算法)

原文:http://blog.csdn.net/u010696366/article/details/8941938 PCL Registration API Registration:不斷調整,把不同角度的3D點數據整合到一個完整的模型中。它的目的在於在一個全局坐標系下找到不同視角的定位 ...

Mon Sep 15 01:42:00 CST 2014 0 2225
PCL分割(3)

初始化的新的群集,並且該過程將以剩余的無標記再次進行。 在PCL中,Euclidean分割法如下 ...

Wed Sep 12 23:59:00 CST 2018 0 5711
PCL分割(2)

關於的分割算是我想做的機械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先學習如果使用庫處理我用kinect獲取的的數據,本例程也是我自己慢慢修改程序並結合官方API 的解說實現的,其中有很多細節如果直接更改源程序,可能會因為數據類型,或者頭文件等各種原因編譯不過,會導致我們比較難得找出其中的錯誤 ...

Wed Mar 22 01:57:00 CST 2017 0 5120
 
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