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  • CloudCompare&PCL ICP配准(点到面)


    文章目录

    • 一、简介
    • 二、PCL中的类型
    • 三、实现代码
    • 四、实现效果
    • 参考资料

    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

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/126087225
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