全局配准基于可以唯一配准的局部几何特征,不假设初始位置(标靶,扫描场景的角点、线段)配准效率较高;但如果几何条件不充分,特征分布不均匀,会降低配准结果的可靠性。 最常用的还是局部配准法要求初始位置已知较好,基于两点集位置估计的情况下,利用原始点云优化变换矩阵实现点云配准。 经典法ICP算法。 算法评估:该算法步骤简单
1. 概要最近几年,基于深度学习的点云配准算法不断被提出,包括PointNetLK[1],DeepICP[2],DCP[3],PRNet[4],IDAM[5],RPM-Net[6...深度学习应用到点云配准的初学者而言,不是很友好。这里结合自己的感触和最近阅读的PCRNet[9] (两者不谋而合),介绍一种非常简单的点云配准网络,或许它的结果不如前面提到的DC...
这绝对是2025公认目前唯一能将【3D点云+三维重建】讲清楚的教程了,原理解读+实战分析,一次性全讲明白! 迪哥AI课程 1912 0 这可能是B站目前唯一能将【3D点云+三维重建】讲清楚的教程了,点云配准、点云分割、点云补全、点云数据处理,迪哥一次带你吃透!—人工智能/神经网络/深度学习 唐宇迪人工智能 1420 39 ...
3. 点云配准 应用:将来自不同视角的点云对齐,生成完整的三维模型。 场景:三维重建,机器人导航,医学影像中的器官建模。 4. 其他应用 人体姿态估计:根据人体点云,估计骨骼和姿态信息。 医学影像分析:处理三维医学数据,如CT或MRI扫描。 增强现实和虚拟现实:实时处理三维空间中的点云数据。 五、模型优缺点 优点 直...
点云补全、点云配准、点云分割、PointNet算法全详解0 1 评论 UP主投稿的视频 热门评论(1) 按热度 请先登录后发表评论 (・ω・) 表情 发布 君要一个橙子 4月2日 惊呆了打开App,查看更多精彩内容 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开...
全局特征聚合:对所有点的特征使用对称函数聚合得到全局特征。 分类和分割模块:将全局特征输入全连接层进行分类,或将全局特征与逐点特征拼接后进行逐点分类实现语义分割。 应用领域: 3D物体分类:对单个物体的点云进行分类,判断其所属的类别。 3D语义分割:对场景中的每个点进行分类,标注其所属的类别。 点云配准:将来...
点云配准方法之四点法 点云配准的方法基于局部特征配准:PFH、FPFH、3Dsc 基于全局特征配准:4pcs、super4pcs、kfpcs 基于概率配准:NDT 今天实现一下四点法配准四点法配准原理:根据原始点云中不共面四点的仿射不变性,从目标点云中寻找,从而获得变换矩阵。 代码实现如下: 结果如下: 在对上述结果进行icp精配准结果...
为了使模型对输入排列具有不变性，PointNet采用了对称函数来聚合每个点的信息。对称函数将n个向量作为输入，并输出一个新的向量，该向量对输入顺序具有不变性。例如，加号和乘号是对称二元函数。PointNet的完整网络结构如图2所示，分类网络和分割网络共享大部分结构。最后使用ICP算法对匹配点对进行优化，得到最终的点云配准...
此外,由于其对无序点云数据的处理能力,PointNet还可以应用于点云生成、点云配准等任务。 六、总结 PointNet作为一种针对3D点云数据的深度学习网络,具有强大的特征提取能力和广泛的应用前景。通过对PointNet的深入了解,我们可以更好地理解如何利用深度学习处理非结构化数据,并为解决实际问题提供新的思路和方法。
专利摘要显示,本发明涉及一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法,包括:从飞机蒙皮表面信息获取一组源点云和一组待配准点云,并分别对两组点云涉及的关键部位进行分割,获取源点云关键部分点云和待配准关键部分点云;对具有不同结构、色彩信息和纹理信息的源点云关键部分点云和待配准关键部分点云分别进行特征提取,提取...