二、代码 #include<iostream>#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/point_types.h>#include<pcl/point_cloud.h>#include<pcl/registration/icp.h>#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.h>usingnamespacestd;// 可视化两个点云的配准voidtwoPointCloudRegistrationViewer(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::...
该算法同时最小化源点云到目标点云表面的距离以及目标点云到源点云表面的距离,从而对对称性场景有更好适应性。 二、代码 #include<pcl/point_types.h>#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/registration/icp.h> // icp算法#include<pcl/features/normal_3d_omp.h> // 法线计算头文件#include<pcl/visua...
头文件部分用icp需要包含pcl/registration/icp.h。 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud_in(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);//声明源点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud_out(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);//声明目标点云 声明源点云...
在PCL 中,icp 算法也是通过 SVD 实现的,下面的函数是从源码中摘取的部分函数,函数内部的一些代码大多数被删掉了,只保留了一些核心的内容,当然看起来有一些变量存在未定义行为,但不妨碍理解整个实现流程,如果觉得不适应,请移步源码。 align align 用于点云配准的计算函数,是点云配准的入口,里面包含核心函数 computeT...
创建可视化窗口,通过设置键盘回调函数,控制迭代过程,观察ICP算法的计算过程 PCL中ICP的官方参考文档http://pointclouds.org/docume... 具体代码实现 首先看一下pcl中ICP的主要代码: pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; //创建ICP的实例类 ...
PCL库中有很多配准的方式,主要都是基于ICP ICP算法最初由Besl和Mckey提出,是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P = {Pi, i = 0,1, 2,…,k}及U = {Ui,i=0,1,2,…,n}。其中,U与P元素间不必存在一一对应关系,元素数目亦不必相同,设k ≥ n。配准过程就...
ICP细化算法的具体步骤如下: 初始化:设定目标点云$P$和源点云$Q$,以及初步的变换矩阵$T_{0}$。 配准迭代:对于每一次迭代$i=1,2,3,...$,都执行以下步骤: a. 对于每个点$p$在目标点云中,找到其在源点云中最近的点$q$。 b. 计算每对匹配点之间的偏移量(即源点云中的点$q$到目标点云中的点$p...
pcl::registration::IncrementalICP< PointT, Scalar > Class Template Reference IterativeClosestPoint类提供了标准ICP算法的实现(The transformation is estimated based on SVD),算法迭代结束条件有如下几个: 最大迭代次数:Number of iterations has reached the maximum user imposed number of iterations (viasetMaxim...
但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解。 RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除。是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了? ICP算法可以通过三种方式处理噪声、部分重叠的问题:剔除、权重、Trimmed方法和稳健估计方法。下面分析一下PCL中关于ICP...
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。