sac_ia.setMinSampleDistance(0.1);//设置样本之间的最小距离 sac_ia.setCorrespondenceRandomness(6); //在选择随机特征对应时,设置要使用的邻居的数量; pointcloud::Ptr align(new pointcloud); sac_ia.align(*align); 2.4 主成分分析法(PCA)配准 1 原理 主要利用点云
sac-ia原理 SAC-IA(Sample Consensus Initial Alignment)是一种基于采样一致性(Sample Consensus)的初步对齐方法。SAC-IA通过随机采样点对来估计初始的刚性变换,然后使用采样一致性算法选择最佳的初始对齐结果。这种方法通常用于点云配准,即将两个或多个点云数据集进行对齐的过程。 SAC-IA算法的基本步骤如下: 随机采样...
用于点云下采样#include<pcl/features/normal_3d_omp.h> // 使用多线程加速法向量估计#include<pcl/features/fpfh_omp.h> // FPFH加速计算#include<pcl/registration/ia_ransac.h> // SAC-IA初始配准算法#include<boost/thread/thread.hpp>#include<pcl/...
采样一致性初始配准(SAC-IA)给出一个初始预估的刚性(Rigid)变换矩阵,为更精确的位姿估计算法(如ICP等)提供初始配准状态。 PCL点云库中封装了丰富的点云数据处理函数,利用PCL实现初始点云配准较为容易,于是博主就也实验了一下,效果还不错,就是时间耗费的问题,大概2000个点,迭代2000次,花了5s,实在是太慢了,代码...
SAC-IA粗配准+ICP精配准 采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA) 此算法依赖于点特征直方图,所以在执行此算法之前,应该先计算点云的FPFH ICP算法基于SVD 点云配准2019-03-25 上传大小:8KB 所需:48积分/C币 这是我学习PCL点云配准的代码 ...
SAC-IA粗配准+ICP精配准 采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA) 此算法依赖于点特征直方图,所以在执行此算法之前,应该先计算点云的FPFHICP算法基于SVD
采用SAC-IA(采样一致性初始配准算法)进行粗匹配得到大概位置, 再结合ICP(迭代最近点算法(Iterative Cloest Point, ICP))算法进行精确配准。 绿色是源点云,红色是目标点云,蓝色是配准之后的点云) #include pcl/registration/ia_牛客网_牛客在手,offer不愁
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sac_ia用来粗配