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本文重點 這次主要介紹一種點雲對齊的方法,多視數據最近迭代(ICP)對齊是最常用的點雲對齊方法,為了提高對齊的精度及穩定性我們使用一種基於移動最小二乘(MLS)曲面的ICP多視數據對齊方法.該方法無需對數據進行額外的去噪和數據分割.對於優化噪聲點的點雲對齊可以采用本方法進行點雲對齊 ...
已知三點求平面方程、平面法向量和點到平面的距離 已知三點p1(x1,y1,z1),p2(x2,y2,z2),p3(x3,y3,z3),要求確定的平面方程 關鍵在於求出平面的一個法向量,為此做向量p1p2(x2-x1,y2-y1,z2-z1), p1p3(x3-x1,y3-y1,z3-z1 ...
代碼: struct PlaneEquation { double A; double B; double C; double D; }; ...
在這里介紹一種時間復雜度為O(nlognlogn)的算法。其實,這里用到了分治的思想。將所給平面上n個點的集合S分成兩個子集S1和S2,每個子集中約有n/2個點。然后在每個子集中遞歸地求最接近的點對。在這里,一個關鍵的問題是如何實現分治法中的合並步驟,即由S1和S2的最接近點對,如何求得原集合S中 ...
0 引言 最近項目中用到了基於PCL開發的基於平面的點雲和CAD模型的配准算法,點雲平面提取采用的算法如下。 1 基於PCL的點雲平面分割擬合算法 2 參數及其意義介紹 (1)點雲下采樣 1. 參數:leafsize 2. 意義:Voxel Grid的leafsize參數 ...
1、點雲法向量估計的主要思路是對K-近鄰的N個點進行平面擬合(平面過N點重心),平面法向量即為所求; 2、最小二乘擬合可以轉換為求協方差矩陣最小特征值對應的特征向量(SVD分解);此種解法對數據噪聲有很強的魯棒性,關鍵點在於要對數據去中心化處理,將坐標原點移動到數據重心。 3、最后根據特征點P ...
點到平面的距離計算 如上圖所示,假設現在有一平面\(S\) \[WX+b = 0 \] 其中\(W,X\)都是向量,現有平面外一點\(Q\),求\(Q\)到平面的距離。 我們假設平面內有一點\(P\),並且平面的法向量為\(\overrightarrow{n}=(W_1, W_2 ...