R. B. Rusu, N. Blodow, and M. Beetz. Fast Point Feature Histograms (FPFH) for 3D registration. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pages 3212-3217, 2009.(介绍了使用FPFH特征来改进ICP匹配精度的方法) G. P. Vogiatzis, P. H. S. Torr, ...
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>::...
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...
*/ pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("ICP demo"); // Create two vertically separated viewports int v1(0); int v2(1); // 零点在左下角,x轴向右,y轴向上。 viewer.createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1); viewer.createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, v2); // The color we will...
先上例子, 下面是用PCL中的icp配准两个点云: void PairwiseICP(const pcl::PointCloud<PointT>::Ptr &cloud_target, const pcl::PointCloud<PointT>::Ptr &cloud_source, pcl::PointCloud<PointT>::Ptr &output ) { PointCloud<PointT>::Ptr src(new PointCloud<PointT>); ...
PCL是一个开源的用于点云处理和三维几何图形处理的库,而ICP是一种用于配准(registration)的算法,用于将两个点云或者三维模型进行对齐。 首先,让我们来看看PCL的原理。PCL旨在提供一系列用于处理点云数据的工具和算法。它包括了许多功能,比如数据滤波、特征估计、表面重建、配准、分割、识别和可视化等。PCL的原理基于...
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 Registration API Registration:不断调整,把不同角度的3D点数据整合到一个完整的模型中。 它的目的在于在一个全局坐标系下找到不同视角的定位与定向(两个视角交叉部分重叠完好为最优)。这就是KinectFusion论文中所提到的ICP( Iterative Closest Point )算法。给定输入数据集,首先做一个估计,然后通过旋转和平移变...
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...
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...