通过估计得到的表示平移和旋转的4 × 4刚体变换矩阵来使得一个点云数据集精确的与另一个点云数据集进行完美配置。 具体实现步骤如下: 1、首先从两个数据集中按照同样的关键点选取标准,提取关键点; 2、对选择的所有关键点分别计算其特征描述子; 3、结合特征描述子在两个数...
Apply Transformation:对选中的实体做变换(4X4矩阵、轴线角,欧拉角) 应用实例:CloudCompare——点云变换 https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/120094487 Multiply / Scale:点云缩放 应用实例:CloudCompare——点云变换 https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/120094487 Translate / Rotate:手...
倾角和倾角方向 一个能够使拟合平面调整为水平的4x4变换矩阵 注意: 拟合出的平面会被添加到DB树中,作为点云的子节点 拟合出来的是一种“三角网格”。因此,可以使用Tools > Distances > Cloud/Mesh dist计算它们之间的距离 4.完整操作 5.算法源码 void MainWindow::doComputePlaneOrientation(bool fitFacet) { if...
* @description: 将齐次矩阵转换成平移和欧拉角形式,方便理解 * @param {Matrix4d} 4✖4的齐次变换矩阵 * @return {VectorXd} x,y,z,rx,ry,rz */ static VectorXd H2EulerAngle(Matrix4d t); 2.坐标变换组 2.1 添加坐标转换组 添加一个变换关系,通过齐次矩阵 /** * @description: 添加一个变换关系,...
点击小勾即可输出变换矩阵。可以看出,效果尚可。 高级参数adjust scale可以确定两个点集之间的最佳比例因子。要允许优化比例参数,只需取消选中固定比例复选框。如果两个云具有不同的比例,而你不知道它们之间的比例因子,则这非常有用。警告:如果比例系数不同,完成此工具后得到的是4x4的仿射矩阵。这样的话使用该矩阵的...
通过估计得到的表示平移和旋转的4 × 4刚体变换矩阵来使得一个点云数据集精确的与另一个点云数据集进行完美配置。 具体实现步骤如下: 1、首先从两个数据集中按照同样的关键点选取标准,提取关键点; 2、对选择的所有关键点分别计算其特征描述子; 3、结合特征描述子在两个数据集中的坐标位置,以两者之间特征和位置...
两两配准的简介:一对点云数据集的配准问题是两两配准(pairwise registration 或 pair-wise registration).通常通过应用一个估计得到的表示平移和选装的4*4缸体变换矩阵来使得一个点云的数据集精确的与另一个点云数据集(目标数据集)进行完美的配准 具体的实现步骤: ...
两两配准的简介:一对点云数据集的配准问题是两两配准(pairwise registration 或 pair-wise registration).通常通过应用一个估计得到的表示平移和选装的4*4缸体变换矩阵来使得一个点云的数据集精确的与另一个点云数据集(目标数据集)进行完美的配准 具体的实现步骤: ...
3）一般变换：可以通过将其作为一个矩阵提供来旋转和平移 [R|T]，其中 R 是旋转矩阵，T 是平移矩阵。要完成 4x4 矩阵，在第 0 行添加一个 [0，0，1，4]T= [[0.992133. , 0 , -0.121753 , 491.436], [0 ,-0.999096 , -0.0056368, 22.5665], [-0.121886. , 0.00063...
严格说来是6个参数,因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种:正太分布变换和著名的ICP点云配准,此外还有许多其它算法,列举如下: ICP:稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT...