6:C++搭配PCL点云配准之FPFH特征 代码: 1#pragmawarning(disable:4996)2#include <pcl/registration/ia_ransac.h>//采样一致性3#include <pcl/point_types.h>4#include <pcl/point_cloud.h>5#include <pcl/features/normal_3d.h>6#include <
基于FPFH描述子的配准方法主要是通过提取点云的局部特征并进行比对,寻找匹配点以实现点云之间的配准。其关键步骤包括特征提取、特征匹配和几何变换等。在此过程中,如何提高配准的精度和效率成为众多学者研究的重点。 在文献综述方面,早期的研究主要集中在基于对应点的配准方法上,如ICP(Iterative Closest Point)算法等。
FPFH+ICP点云配准 A,UniformSampling降噪 B, ISS计算关键点, FPFH特征 在FeatureCloud::setInputCloud中读入点云,并调用processInput进行处理: processInput处理包括: 1, computeSurfaceNormals () 使用NormalEstimation计算得到表面法向量 2, computeLocalFeatures () FPFHEstimation KdTree ISSKeypoint3D getKeypointsI...
针对传统的ICP算法的收敛速度较慢,且在两点云集初始位置较大时易陷入局部最优解的问题,该文提出了一种改进的点云配准算法。该算法首先计算点云的FPFH特征描述子,然后对点云的特征进行匹配,实现两片点云的初始变换,使两点云集有相对较好的初始位姿。在经典ICP基础上使用k-d tree(k-Dimension tree)近邻搜索加速对应...
摘要: 为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图(fast point feature histograms, FPFH)初始匹配与改进迭代最近点(iterative closest point, ICP)精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤...
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摘 要：针对三维工件点云配准方法存在配准精度低等问题，笔者提出一种基于快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram，FPFH）初始匹配与迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）的点云配准方法。首先，在配准前使用随机抽样一致（Random Sample Consensus，RANSAC）算法对初始点云数据进行预处理，...
NDT.zip_8MF_NDT点云配准_NDT算法_ndt配准 c++_点云ndt 利用NDT算法实现点云配准,精确度较高,需要用cmake编译 上传者:weixin_42657024时间:2022-09-21 点云配准,fpfh 点云配准,fpfh,初始矩阵的计算 上传者:qq_22904277时间:2017-07-22 点云配准算法fpfh,C++,pcl库,亲测可用 ...
PCL--Point Cloud Library,重点介绍点云库中的文件格式,文件显示,点云滤波,特征提取,特征描述,点云拼接,点云分割等 上传者:weixin_42665255时间:2022-07-15 Coarse_FPFH.rar 1、VS2015+PCL.1.9.1配置的环境; 2、项目中包括代码及pcd点云数据; 2、FPFH粗配准算法,并计算出误差; ...
https://github.com/Coldplayplay/SAC-IA.git 【PCL中点云BoundingBox包围盒绘制(基于PCA)】 PCA获得点云的三个主方向: 计算质心,计算协方差矩阵,计算协方差矩阵的特征值和特征向量,特征向量即为主方向。 https://blog.csdn.net/WillWinston/article/details/80196895...