研究生課程系列文章參見索引《在信科的那些課》 基本原理 假定已給兩個數據集P、Q， ，給出兩個點集的空間變換f使他們能進行空間匹配。這里的問題是，f為一未知函數，而且兩點集中的點數不一定相同。解決這個問題使用的最多的方法是迭代最近點法（Iterative Closest Points ...

　　圖像配准是圖像處理研究領域中的一個典型問題和技術難點，其目的在於比較或融合針對同一對象在不同條件下獲取的圖像，例如圖像會來自不同的采集設備，取自不同的時間，不同的拍攝視角等等，有時也需要用到針對不 ...

參考博客：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做點雲匹配，需要用c++實現ICP算法，下面是簡單理解，期待高手指正。 ICP算法能夠使不同的坐標下的點雲數據合並到同一個坐標系統中，首先是找到一個可用的變換，配准操作實際 ...

1.Iterative Closest Points算法 點雲數據配准最經典的方法是迭代最近點算法（Iterative Closest Points,ICP）。ICP算法是一個迭代的過程，每次迭代中對於源數據點P找到目標點集Q中的最近點，然后給予最小二乘原理求解當前的變換 ...

雅克比迭代，一般用來對線性方程組，進行求解。形如： \(a_{11}*x_{1} + a_{12}*x_{2} + a_{13}*x_{3} = b_{1}\)　　 \(a_{21}*x_{1} + a_{22}*x_{2} + a_{23}*x_{3} = b_{2}\)　　 \(a_{31 ...

ICP（Iterative Closest Point），即迭代最近點算法，是經典的數據配准算法。其特征在於，通過求取源點雲和目標點雲之間的對應點對，基於對應點對構造旋轉平移矩陣，並利用所求矩陣，將源點雲變換到目標點雲的坐標系下，估計變換后源點雲與目標點雲的誤差函數，若誤差函數值大於閥值，則迭代 ...

ICP 算法是一種點雲到點雲的3D-3D配准方法。 在SLAM中通過空間點雲的配准（可以通過相機或者3D激光雷達獲取點雲數據），可以估計相機運動（機器人運動，旋轉矩陣R與平移向量t），累積配准，並不斷回環檢測，可以保證機器人定位的精度。 想象三維空間中兩組點雲PL（參考點雲，固定不動 ...

特征點檢測廣泛應用到目標匹配、目標跟蹤、三維重建等應用中，在進行目標建模時會對圖像進行目標特征的提取，常用的有顏色、角點、特征點、輪廓、紋理等特征。現在開始講解常用的特征點檢測，其中Harris角點檢 ...