pcl::SampleConsensusInitialAlignment类的主要功能是通过采样一组点来寻找两个点云之间的初始对齐变换,这个类主要用于点云配准的初始阶段,它能够识别并估计两个点云之间的粗略变换(平移和旋转)。 pcl::IterativeClosestPointNonLinear实现了非线性的 ICP 算法,通过最小化两个点云之间的距离来找到最佳的刚性变换,以实现...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment类的主要功能是通过采样一组点来寻找两个点云之间的初始对齐变换,这个类主要用于点云配准的初始阶段,它能够识别并估计两个点云之间的粗略变换(平移和旋转)。 pcl::IterativeClosestPointNonLinear实现了非线性的 ICP 算法,通过最小化两个点云之间的距离来找到最佳的刚性变换,以实现...
14.Class pcl::SampleConsensusInitialAlignment< PointSource, PointTarget, FeatureT > 15.Class pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > 16.Class pcl::IterativeClosestPointNonLinear< PointSource, PointTarget, Scalar > 17.Class pcl::registration::LUM< PointT > 18.Class pcl::Pa...
(b)基于全局搜索策略的代表算法是采样一致性算法(Sample Consensus Initial Alignment,简称SAC_IA),该算法在source与target之间随机选取几何特征一致的点组成点对。通过计算对应点对的变换关系,得到最优解。(c)正态分布算法(NDT)利用统计学概率的方法,根据点云正态分布情况,确定了对应点对从而计算target与source之间的...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ,pcl::PointXYZ,pcl::FPFHSignature33>scia; scia.setInputSource(cloud_src); scia.setInputTarget(cloud_tgt); scia.setSourceFeatures(fpfhs_src); scia.setTargetFeatures(fpfhs_tgt); //scia.setMinSampleDistance(1); ...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia; sac_ia.setInputSource(source); sac_ia.setSourceFeatures(source_fpfh); sac_ia.setInputTarget(target); sac_ia.setTargetFeatures(target_fpfh); ...
ICP用于对已经大致对齐的云进行微调，您可以使用基于特征的对齐方法来获得，例如SampleConsensusInitialAlignment或SampleConsensusPrerejective。
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia_; float min_sample_distance_; float fitness_score; float max_correspondence_distance_; Eigen::Matrix4f final_transformation; int nr_iterations_; ...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia_; float min_sample_distance_; float max_correspondence_distance_; int nr_iterations_; }; // Align a collection of object templates to a sample point cloud int main (int argc, char **argv) {...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia_; float min_sample_distance_; float max_correspondence_distance_; int nr_iterations_; }; // Align a collection of object templates to a sample point cloud int main (int argc, char **argv) {...