原文:NDT 算法和一些常見配准算法

原文鏈接:http: ghx x .github.io NDT match 目前三維配准中用的較多的是ICP迭代算法,需要提供一個較好的初值,同時由於算法本身缺陷,最終迭代結果可能會陷入局部最優。本文介紹的是另一種比較好的配准算法,NDT配准。這個配准算法耗時穩定,跟初值相關不大,初值誤差大時,也能很好的糾正過來。 緒論: 采樣: d點雲數據在離相機近處點雲密度大,遠處密度小,所以在下采樣時采用統 ...

2017-11-12 22:33 0 3576 推薦指數:

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點雲NDT方法介紹

三維中經常被提及的算法是ICP迭代的方法,這種方法一般般需要提供一個較好的初值,也就是需要粗,同時由於算法本身缺陷,最終迭代結果可能會陷入局部最優,導致失敗,往往達不到我們想要的效果。本文介紹的是另一種比較好的算法NDT。所謂NDT就是正態分布變換,作用與ICP一樣用來 ...

Sun Apr 14 23:29:00 CST 2019 0 1683
點雲經典算法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雲,然后就可以方便地進行可視化等操作,這便是點雲數據的.   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點雲之間的錯位 ...

Thu Nov 28 05:38:00 CST 2019 0 833
用PHP實現一些常見的排序算法

1、冒泡排序: 兩兩相比,每循環一輪就不用再比較最后一個元素了,因為最后一個元素已經是最大或者最小。 2、選擇排序: 選定一個作為基本值,剩下的和這個比較,然后調換位置。 ...

Tue Jun 25 21:37:00 CST 2019 0 449
3D點雲算法簡述

具有重要應用,如逆向工程、SLAM、圖像處理和模式識別等。點雲的目的是求解出同一坐標下不同姿態點雲的 ...

Fri Feb 21 21:55:00 CST 2020 0 6570
ndt算法學習

  NDT算法原理:     NDT算法的基本思想是先根據參考數據(reference scan)來構建多維變量的正態分布, 如果變換參數能使得兩幅激光數據匹配的很好,那么變換點在參考系中的概率密度將會很大。 因此,可以考慮用優化的方法求出使得概率密度之和最大的變換參數,此時兩幅 ...

Fri Sep 21 23:15:00 CST 2018 0 2733
點雲(Registration)算法——以PCL為例

本文為PCL官方教程的Registration模塊的中文簡介版。 An Overview of Pairwise Registration 點雲包括以下步驟: from a set of points, identify interest points (i.e. ...

Wed Feb 05 02:18:00 CST 2020 0 1627
java一些基本算法

本文主要介紹一些常用的算法: 冒泡排序:兩兩相互之間進行比較,如果符合條件就相互兌換。     運行結果:   簡單插入排序:例如,將數組進行升序,遍歷數組,取出i+1,和(i+1)之前的每一項進行對比,直到(i+1)的數據大於比較的數據。 運行 ...

Wed Jun 05 00:50:00 CST 2019 0 677
 
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