FPFH+ICP点云配准

A, UniformSampling降噪

B, ISS计算关键点, FPFH特征

在FeatureCloud::setInputCloud中读入点云,并调用processInput进行处理:

processInput处理包括:

1,  computeSurfaceNormals ()

使用NormalEstimation计算得到表面法向量

2,   computeLocalFeatures ()

FPFHEstimation

KdTree

ISSKeypoint3D

getKeypointsIndicesinRadius

C, SAC-IA配准

findBestAlignment中进行SAC-IA配准计算

D, ICP进一步配准

IterativeClosestPoint

//==打印输出调试信息==//

FILE* fxp = fopen("F:\\x_p.txt","w+");

fprintf(fxp,"%.2f  ",df);

fclose(fxp);

来自为知笔记(Wiz)

时间： 2024-10-12 01:32:48

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PCL点云配准（3）

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标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选