[PCL]NARF keypoint

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/narf_keypoint_extraction.php#narf-keypoint-extraction

时间： 2024-08-24 04:00:34

[PCL]NARF keypoint的相关文章

点云配准(Registration)算法——以PCL为例

本文为PCL官方教程的Registration模块的中文简介版. An Overview of Pairwise Registration 点云配准包括以下步骤: from a set of points, identify interest points (i.e., keypoints) that best represent the scene in both datasets; at each keypoint, compute a feature descriptor; from th

PCL学习笔记二：Registration (ICP算法)

原文:http://blog.csdn.net/u010696366/article/details/8941938 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换一个

PCL系列——如何逐渐地配准一对点云

PCL系列 PCL系列--读入PCD格式文件操作 PCL系列--将点云数据写入PCD格式文件 PCL系列--拼接两个点云 PCL系列--从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点 PCL系列--如何可视化深度图像 PCL系列--如何使用迭代最近点法(ICP)配准 PCL系列--如何逐渐地配准一对点云 PCL系列--三维重构之泊松重构 PCL系列--三维重构之贪婪三角投影算法 PCL系列--三维重构之移动立方体算法说明通过本教程,我们将会学会: 如何配准多个点云图. 配准的方法是:

PCL系列——三维重构之泊松重构

PCL系列——三维重构之贪婪三角投影算法

PCL系列——三维重构之移动立方体算法

PCL学习笔记（3）：PCL中可用的PointT类型

//内容转自point cloud library 官网. PointXYZ –成员变量: float x, y, z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型,因为它只包含三维xyz坐标信息,这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐,用户可利用points[i].data[0],或者points[i].x访问点的x坐标值. union { float data[4]; struct { float x; float y; float z; }; }; PointXYZI –成员变量: f

pcl总结

基本用法1.pcl功能介绍(解释各个模块和功能)2.开始/基本结构(介绍pcl基本数据结构和相关代码示例)3.在自己项目中使用PCL(如何使用cmake PCL链接自己的项目)4.如何编译PCL在POSIX / Unix系统.5.解释PCL的cmake选项(基本的PCL cmake选项,以及如何调整以适应您的项目)6.在windows上源代码构建pcl的依赖性7.在windows上源码编译PCL8.从MacPorts在Mac OS X上编译PCL及其依赖项和源9.如何安装点云库在Mac OS X

opencv 2.4.9+pcl 1.6+vs2010+win7 32开发环境配置

最近在做图像方面的开发,需要对软件开发平台进行配置,我查找了关于这些方面的内容,由于软件版本很多,每个人的开发平台又不一样所以在对平台进行搭建过程中遇到了很多问题,下面我将我搭建平台的流程做一个记录.在这个过程中我参考了两篇比较好的博客: 浅墨关于opencv开发环境的搭建:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 邹宇华关于pcl中openni的使用:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/a