对于具有最大权重的少数簇中的每一个,我们使用投影ICP来估计姿态。在实践中,我们考虑了两个投票球中每一个的四个的第一组。 为了拒绝不实际对应于对象的簇,我们根据相应的3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染的深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。
Model Globally, Match Locally 论文名字用 4 个词高度总结了 PPF 算法的精髓:“整体建模,局部匹配”。下面研读一下摘要(Abstarct): [1] This paper addresses the problem of recognizing free form 3D objects in point clouds. 第一句话表明论文的研究方向与问题:3D物体点云(free form)的识别 [2] Compared ...
对于具有最大权重的少数簇中的每一个,我们使用投影ICP来估计姿态。在实践中,我们考虑了两个投票球中每一个的四个的第一组。 为了拒绝不实际对应于对象的簇,我们根据相应的3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染的深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。
对于具有最大权重的少数簇中的每一个,我们使用投影ICP来估计姿态。在实践中,我们考虑了两个投票球中每一个的四个的第一组。为了拒绝不实际对应于对象的簇,我们根据相应的3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染的深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。...
此外,在典型的RGBD场景和点云中,由于场景中的可见性,3D结构仅能捕获不到一半的模型。 因此,可以快速且正确地记录遮挡和部分可见形状的稳健姿态细化算法不是不切实际的愿望。 在这一点上,一个简单的选择是使用众所周知的迭代最近点算法。 然而,基本ICP的使用导致收敛慢,配准不良,异常值敏感以及未能记录部分形状。
1)Refine:使用了projective ICP 来做pose refine。只选择了两个voting ball中排名前四的cluster 来做refine。 2)Occulation check: 根据pose将物体虚拟投影到2D图上,检查对应像素的深度值,同虚拟投影相比,原深度图有多少距离相机更近,有多少更远,如果更近的像素比例过大(大于总像素数的10%),这个pose显然是有问题...
typedef std::vector<ppf_match_3d::Pose3DPtr> vector_Pose3DPtr; ^~~~ /media/wjl/0B8803760B880376/github/2/opencv_contrib-4.1.0/modules/surface_matching/misc/python/pyopencv_ppf_match_3d.hpp:16:21: note: suggested alternative: ‘rpmatch’ typedef std:...
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；接着，执行Occulation check，通过检查物体投影与深度图的契合度，确保估计结果的准确性；最后，Silhouette check用来验证轮廓覆盖，进一步增强结果的可靠性。在ACCV和Occlusion DataSet上进行的实验...
1. “Model globally, match locally: Efficient and robust 3D object recognition” 这篇文章是PPF的鼻祖,发表在2010年CVPR。其构建两点及其法向量之间的几何关系形成的四维特征作为点对特征(Point Pair Features)。线下建立哈希表存储模型的所有四维特征作为模型的整体描述。线上匹配阶段,借用全局坐标系简化刚体变换自...
一、论文解读 论文: Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010. Model Globally, Match Locally 论文名字用 4 个词高度总结了 PPF 算法的精髓:“整…