当前位置:网站首页>CloudCompare&PCL ICP配准(点到面)
CloudCompare&PCL ICP配准(点到面)
2022-08-01 11:35:00 【dayuhaitang_galaxy】
一、简介
ICP算法总共分为6个阶段,如下图所示:

(1)挑选发生重叠的点云子集,这一步如果原始点云数据量比较巨大,一般会对原始点云进行下采样操作。
(2)匹配特征点。通常是距离最近的两个点,当然这需要视评判的准则而定。
(3) 加权。根据点的匹配程度对找到的对应点进行加权。
(4)抑制匹配点。根据匹配点的匹配程度来对一些质量较差的点对进行抑制(剔除)。
(5)误差最小化。通过最小化距离的平方和来估计变换参数。
(6)点云变换。通过评估出的变换矩阵来转换源点云。
整个过程除了最后一步,剩余的步骤已有大量的文献进行过探索和研究,因此也出现了诸多变种方法,其中点到面的ICP就是其中一种。
二、PCL中的类型
边栏推荐
- 石头科技打造硬核品牌力 持续出海拓展全球市场
- Aeraki Mesh 正式成为 CNCF 沙箱项目
- jmeter
- 利用正则表达式的回溯实现绕过
- STM32 CAN过滤器配置详解
- Promise学习(一)Promise是什么?怎么用?回调地狱怎么解决?
- CAN通信的数据帧和远程帧
- [CLion] CLion always prompts "This file does not belong to any project target xxx" solution
- 【无标题】
- R language ggplot2 visualization: use ggpubr package ggscatter function visualization scatterplot, use xscale wasn't entirely specified X axis measurement adjustment function, set the X coordinate for
猜你喜欢
随机推荐
Data frame and remote frame of CAN communication
sql中ddl和dml(数据库表与视图的区别)
判断JS数据类型的四种方法
The four methods of judging JS data type
正则表达式
MySQL常用语句总结
程序员如何优雅地解决线上问题?
【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题
在线GC日志分析工具——GCeasy
Promise to learn several key questions (3) the Promise - state change, execution sequence and mechanism, multitasking series, abnormal penetration, interrupt the chain of Promise
pandas连接oracle数据库并拉取表中数据到dataframe中、筛选当前时间(sysdate)到一个小时之前的所有数据(筛选一个小时的范围数据)
R语言检验时间序列的平稳性:使用tseries包的adf.test函数实现增强的Dickey-Fuller(ADF)检验、检验时序数据是否具有均值回归特性(平稳性)、具有均值回归特性的案例
【Unity3D插件】AVPro Video插件分享《视频播放插件》
Visualization of lag correlation of two time series data in R language: use the ccf function of the forecast package to draw the cross-correlation function, and analyze the lag correlation according t
C#/VB.NET 将PPT或PPTX转换为图像
通配符SSL证书不支持多域名吗?
NIO‘s Sword(思维,取模,推公式)
Istio Meetup China:全栈服务网格 - Aeraki 助你在 Istio 服务网格中管理任何七层流量
shell--面试题
leetcode每日一题:字符串压缩









