0 简述
点云配准作为三维重构与点云处理中的基础任务,其粗配准阶段的准确度影响着后续的精准匹配与配准效果。本篇介绍FPFH算法结合RANSAC算法进行点云粗配准的原理及python实现方法。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-820239.html
1 FPFH算法
粗配准中的FPFH:
在点云粗配准中,FPFH算法具有以下重要作用:
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- 特征描述:FPFH算法能够计算点云数据集中每个点的局部特征描述符。通过描述点云表面的局部形状、法线和曲率信息,可以量化点云的特征并用于点云匹配和配准。
- 匹配点对选取:利用FPFH算法计算的局部特征,可以在两个点云数据集之间寻找匹配的点对。通过比较点对之间的特征描述符,可以选择最佳匹配点对,进而实现粗配准的初步匹配。
- 有效性验证:FPFH算法可以作为有效性验证的依据,用于判断
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