4. 基于点云的方法:点云数据中3D对象的检测有着非常悠久的历史。物体姿态估计的标准方法之一是ICP,但它需要一个初始估计,不适合于物体检测。基于三维特征的方法更合适,通常采用ICP进行姿态调整。这些方法包括点对、自旋图像和点对直方图,该方法通常在计算上是昂贵的,并且在具有严重杂波的场景中具有相当大的困难。然...
icp.setInputTarget(cloud_out); // 创建一个 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>实例 Final 对象,存储配准变换后的源点云, // 应用 ICP 算法后, IterativeClosestPoint 能够保存结果点云集,如果这两个点云匹配正确的话 // (即仅对其中一个应用某种刚体变换,就可以得到两个在同一坐标系下相同的点云),那么 i...
尽管如此，PPF的一大挑战是参数空间复杂度较高。在2017年的一项突破性工作中，研究人员对PPF进行了深度优化，重点在于改进点对采样、处理传感器噪声和背景干扰，以及提出了更为稳健的投票聚类策略。为了确保精度，他们巧妙地设计了后处理步骤：首先，通过projective ICP优化，仅保留前四个聚类结果，以减少偏见...
然而，PPF存在参数空间维度高、计算复杂度大的缺点。2017年发表的文章提出了针对性优化，改进了原算法（Drost-PPF及其变种）中的问题。优化措施包括改进降采样策略、采用自底向上的聚类方法、实施后处理步骤如项目ICP精化、遮挡检查和轮廓检查等，以提高算法性能。优化后的PPF算法在ACCV DataSet和Occlusion Da...
Hydrophobic and self-healing paint protection film (PPF) in Gloss, Matte, Magic, Metal Chrome, Texture, Headlight, Sunroof and Windshield PPF
使用Tools-> Registration -> Align (point pairs picking)工具手动选取匹配点对。此工具允许用户通过在两个实体中拾取至少三个等效点对来对齐两个实体。此方法对于非常精确地对齐云非常有用。有时,这甚至是获得良好结果的唯一途径(通常情况下,如果两个云在很大程度上存在巨大差异,则ICP配准将无法正常工作)。
四、PCL 实现 PCL 中关于 PPF 的示例代码如下: PCL 中定义了: PPFSignature:ppf 特征,定义在 point_types.hpp 中,是一种数据类型; PPFHashMapSearch:哈希表搜索模板类 PPFRegistration:ppf 配准模板类 建议在 PPF 之后用 ICP 迭代优化。 效果如下:
文章将目标检测与一个由粗到精的分割结合起来,其中每个分割都需要进行独立的位姿估计。在匹配过程中,使用了一个加权的霍夫投票和一个插值恢复的位姿参数。最后,所有生成的假设通过一个遮挡感知排序进行检验和排序。特别的是,由于这种增强的位姿检索,新的pipeline不需要ICP优化,从而在速度和精度之间取得更好的折衷。
最后,对所有生成的假设位姿进行排序,本文认为这种组合通道同时提高了检测率和降低了复杂性,同时提高了结果姿态的准确性,由于这种增强的位姿检索,我们的验证不需要ICP,从而达到更好的速度和准确性。 一 本文方法 本文建模和匹配框架遵循Drost.et al[1],贡献在于一个增强的模式表示,以及引入分割进入投票和快速假设验证...
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