2 核心代码 voidComputeEigenVectorPCA(constpcl::PointCloud::Ptr&cloud,Eigen::Vector4f&pcaCentroid,Eigen::Matrix3f&eigenVectorsPCA) { pcl::compute3DCentroid(*cloud,pcaCentroid); Eigen::Matrix3fcovariance; pcl::computeCovarianceMatrixNormalized(*cloud,pcaCentroid,covariance); Eigen::SelfAdjointEigenSolver...
融合犘犆犃的改进犐犆犘激光点云配准算法 王太学１，江智１，江德港１，李柏林２，郭彩玲３ （１．西南交通大学唐山研究生院，河北唐山０６３０００；２．西南交通大学机械工程学院，成都６１００３１；３．唐山学院河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室，河北唐山０６３０００ ）摘要：针对迭代最近点（ｉｔｅｒａ...
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维[8]。 主成分分析[5](PCA principal component analysis),统计分析中,数据的变量之间可能存在相关性,以致增加了分析的难度,考虑由少数不相关的...
精确配准使得点云配准误差达到更小,不能说最小。 程序中,首先利用PCA进行初始匹配。对于精确配准,采用基于曲率的特征点的改进ICP算法,结果表明降低了搜索复杂度,提高了算法效率,可使用于海量点云数据的配准。 在改进的ICP核心步骤中,采用Niloy坐标框架,把曲率引入目标函数的计算,根据点云距离有效的把目标函数从点到点...
由于PCA反应了数据集对方差贡献的最大特征,相似度大的两片点云,只要把其参考坐标系调整到一致,即可达到初始配准的目的。由于可能出现坐标轴的两个方向相差180o的情况,需要建立最小包围盒来测试两片点云是否调整重合,通过坐标变换可以将数据点云包围盒变换到模型点云参考坐标系中,使两包围盒的空间位置大体一致。计算...
在降维(如主成分分析 PCA)中通常只保留前 kk 个较大的奇异值及其对应的奇异向量,以保留数据的主要信息。 较小的奇异值可以被舍弃,从而减少数据的维度。 数据压缩: 奇异值分解可以用于图像或数据压缩,通过保留较大的奇异值来近似原始矩阵。 噪声过滤:
针对同一对象在不同条件下获取的图像,因为激光扫描光束受物体遮挡的原因,不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法,常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 ICP(...
2.6.2黄芩茎叶无机元素间的PCA和综合评价结果为了阐明不同产地与黄芩茎叶中无机元素的关联关系,采用SPSS 19.0统计软件对表4数据进行PCA,见表5,前2个主成分的特征值均大于1,说明前2个因子在反映产地与黄芩茎叶各无机元素的相互关系中起主导作用,2个主成分...
初始对齐:通过粗略的对齐方法(如主成分分析PCA)得到一个初始的变换矩阵。 迭代优化: 在每次迭代中,对于源mesh中的每个特征点,找到目标mesh中最近的点作为匹配点。 根据匹配点对,使用Umeyama算法等求解最优的刚体变换矩阵。 应用变换矩阵将源mesh变换到目标mesh的坐标系中。 检查变换矩阵的变化量或迭代次数,判断是否满...
算法的基本流程包括四个关键步骤：初始对齐、最近点匹配、变换估计和迭代优化。初始对齐通常采用主成分分析（PCA）或随机采样一致性（RANSAC）等方法，为后续迭代提供粗略的变换参数。例如，在医学影像配准中，通过手动选取特征点进行初始对齐，为ICP算法提供初始位置参考。③ 最近点匹配是ICP算法的核心环节。对于源点云中...