/*有4个参数可以设置 */// 设置最大的对应关系距离为 多少 单位m, (对应距离大于此距离将被忽略)icp.setMaxCorrespondenceDistance (0.8);// 设置最大迭代次数(默认 1)icp.setMaximumIterations (50);// 设置 两次变换矩阵之间的差值 (默认 2)icp.setTransformationEpsilo...
如果仅仅运行上述代码,并设置合理的的预估计参数,便可实现利用ICP对点云数据进行配准计算. 其次为了更深入的了解ICP的计算过程,即本试验的第二个目的,继续添加以下代码: boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view(new pcl::visualization::PCLVisualizer("icp test")); //定义窗口共享指针 int v...
voidloadData(intargc,char**argv,std::vector<PCD, Eigen::aligned_allocator<PCD> > &models ){std::stringextension(".pcd");//声明一个字符串 要读取文件的后缀名//循环读指令 指定的文件 第1个参数是执行程序,第二个参数是pcd文件 所有i从1开始for(inti=1;i<argc;i++) { std::string fname =...
二、代码 #include<iostream>#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/point_types.h>#include<pcl/features/normal_3d_omp.h> // 使用OMP加速法向量计算#include<pcl/registration/icp_nl.h> // 非线性ICP算法#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.h>#include<boost/thread/thread.hpp>#include<pcl/con...
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr icp_result(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);//创建两个共享指针 pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; //保存结果点云集 //设置参数 // 最大迭代次数 icp.setMaximumIterations(80); ...
需要注意的是,ICP细化算法的收敛性和准确性与初始变换矩阵$T_{0}$的选择密切相关。因此,选择一个好的初始变换矩阵$T_{0}$非常重要,可以通过先用快速的初步配准算法获得一个较好的初始值。此外,ICP细化算法对噪声和局部最优解比较敏感,需要根据具体应用场景进行参数调整。
这行代码创建了一个icp对象,其中PointType是点云中点的类型,它可以是PCL库中定义的各种点类型,如pcl::PointXYZ、pcl::PointXYZRGB等。 PCL官方文档中关于iterativeClosestPoint类的参数设置: PCL官方文档提供了关于IterativeClosestPoint类的详细参数设置方法。常见的参数设置包括: setMaximumIterations(int iterations):...
一是PCL的icp里的transformation estimation是基于SVD的, SVD是奇异值分解,Singular Value Decomposition,后面我们会提到; 二是使用之前要至少set三个参数: setMaximumIterations, 最大迭代次数,icp是一个迭代的方法,最多迭代这些次; setTransformationEpsilon, 前一个变换矩阵和当前变换矩阵的差异小于阈值时,就认为已经收...
整个程序的起点是main函数。它负责解析命令行参数以获取输入输出文件路径，设置调试和可视化选项，加载点云数据，调用ICP算法进行配准，保存变换矩阵，并在控制台上打印结果以供用户查看。ICP算法通过迭代优化配准结果，主函数解析命令行参数并进行整体控制。最后，程序将计算得到的最佳变换矩阵保存到文件中，并在控制台上...