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跨域描述符LCD可以实现二维图片特征点到三维点云特征点的配准，是个具有通用性的深度学习特征描述子。（图片来源于论文 LCD: Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching ） 在Github开源的源码里面给出了利用LCD进行 三维点云配准 的例程。align_point_cloud.py，这里对例程如何使用
open3d快速上手 ICP, 即Iterative Closest Point, 迭代点算法。 ICP算法有多种形式，其中最简单的思路就是比较点与点之间的距离，对于点云 P = { p i } , Q = { q i } P={p_i}, Q={q_i} P = { p i } , Q = { q i } 而言，如果二者是同一目标，通过旋转、平移等操作可以实现重合的话，那么只需
这是一个很有趣的功能，在真正进入主题之前，让我们先回顾一下点云与点云ICP算法的过程，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
目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.参数调试 5.注意事项
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
ICP 算法最早由 Arun 等于 1987 年提出，这种点集与点集坐标系匹配的算法被证明是解决复杂配准问题的关键方法。GICP 点云融合算法与 ICP 算 法目标一致，但实现有所区别。ICP 的理论推导严谨，但对点云要求比较严格，在实验中可能无法做到两个点集一一对应（实际上，很多时
在使用过程中踩到的坑： （1）：PointCloudPPFSignature::Ptr cloud_model_ppf(new PointCloudPPFSignature()); PPFEstimationPointNormal, PointNormal, PPFSignature ppf_estimator; ppf_estimator.setInputCloud(cloud_model_input); ppf_estimator.setInputNormals(cloud_model_input); ppf_estimator.compute(*cloud_model_ppf); 运行到
图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说，对
目录 点云配准基础知识 什么是点云配准？ 点云配准的步骤 粗配准 精配准 点云配准的经典算法 ICP算法 NDT算法 3DSC算法 PFH FPFH 完全配准效果对比 点云配准技术即是通过寻找不同视角下不同点云之间的映射关系，利用一定的算法将同一目标场景的不同点云转换到
