实际点云中隐藏着真实的曲面，如果能把这个曲面重构出来，然后选用代表性高的激光点（曲率、法向量过滤）与曲面进行匹配，则匹配精度会非常好，这就是IMLS ICP。１.基本思想IMLS(Implict Moving Least Square)Implict实际的意思就是隐式的构建曲面，Moving指的是随匹配点在参考系点云上进行窗口式的滑动，Least Square指的是利用最小二乘法来对曲面进行拟合可
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2024-04-06 12:23:25
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代码主体和数据文件satellite.txt 加入了自己的修改，参数设置在代码的最前面，可以选择kd-tree或者暴力计算最近邻点。 可直接运行代码以及数据文件可从此下载% 程序说明：输入data_source和data_target两个点云，找寻将data_source映射到data_targe的旋转和平移参数
clear;
close all;
clc;
%% 参数配置
kd = 1;
inl
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2024-03-19 19:14:47
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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opencv 特征点提取、匹配（一）opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher （可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）特征提取
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2023-10-10 11:21:26
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点云的配准一般分为等价集合和律属集合两种配准，其中等价集合配准叫做匹配过程，律属集合配准被称为Alignment。 ICP：Iterative Closest Point迭代最近点），即两个点云纯粹通过刚体位姿变换即可大致重合，参考三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法。 &n
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2024-06-01 15:21:53
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最近在学习使用opencv进行图像处理，收获颇丰的同时也踩了不少坑。简单记录一下自己的学习过程，以便日后随时复习以及与广大感兴趣的网友随时交流，欢迎大家随时交流，本人会尽量答复。 由于是第一次编写博客，多有不足之出请见谅。 闲话不多说，进入今天的正题：opencv 中几种特征点提取与匹配算法的比较 opencv 是大型的图像处理库，上面集成了绝大多数关于图像处理的算法。 1.ubuntu16.04
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2024-03-17 15:36:11
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作者R。近日，国际计算机视觉大会 ICCV（International Conference on Computer Vision）公布了 2023 年论文录用结果，本届会议共有 8068 篇投稿，接收率为26.8%。ICCV 是全球计算机领域顶级的学术会议，每两年召开一次，ICCV 2023 将于今年10月在法国巴黎举行。今年，旷视研究院 14 篇论文入选，涵盖纯视觉 3D 目标检测、多模态 3
三维计算视觉研究内容包括： （1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 （2）多视图三维重建：
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2024-05-12 17:09:25
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特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。 &n
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2024-01-02 17:15:27
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、绘制关键点二、绘制匹配点总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现OpenCV已经出到了4.5.5版本，遂重新下载新版本并决定记录这一学习历程。由于笔者水平有限，可能有错误之
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2024-03-10 11:08:35
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第一节：内容回顾 RTK/组合导航的作用是为了消除重影。 匹配的策略：线或者面第二节：回环检测及代码实现 具有初始位姿的回环检测使用与回环的路程比较小，例如500米，累积误差比较小，使用当前帧与历史帧的相对位姿做匹配。 在实现下述回环检测的情况下，我们提出了两个严格的条件：激光雷达通过同一地方并且车头的方向也是一致的，然后一列一列进行匹配。 下图是车在同一位置，但是在不同的朝向上得到的地图，由纯旋
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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什么是80西安坐标系？ 1978年4月在西安召开全国天文大地网平差会议，确定重新定位，建立我国新的坐标系。为此有了1980年国家大地坐标系。1980年国家大地坐标系采用地球椭球基本参数为1975年国际大地测量与地球物理联合会第十六届大会推荐的数据。该坐标系的大地原点设在我国中部的陕西省泾阳县永乐镇，位于西安市西北方向约60公里，故称1980年西安坐标系，又简称西安大地原点。基准面采用青岛
「本文介绍了在Linux系统下由双目视觉图像获得三维点云的案例，程序每一行都有注释讲解」(关于SLAM更基础的介绍打算放到本系列的前两篇文章，后面再补吧)Pangolin是Linux系统中基于 OpenGL的3D绘图库，OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库。本文中涉及一些使用中的常见指令。本案例实现思路如下：根据双目视觉的左右眼图像（灰度图）： 通过调用
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2024-03-12 08:17:39
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博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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一家之言，仅作分享，如有不合理或需要改进的地方，欢迎各位讨论。前言点云配准的方法有相关性扫描匹配，ICP，以及NDT。前两种在我之前的博客中已经有了简单介绍， 相关性扫描匹配CSM与分支限界多种形式ICP问题的ceres实例应用 这里将对NDT(Normal Distribution Transform)正态分布变化进行介绍。相比于ICP，NDT对比较差的初始值也可以完成更好的估计。一、与ICP、
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2023-12-02 16:28:12
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原论文：《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》作者及团队：作者:Heng Yang ,15年清华本科毕业，17年MIT硕士毕业，发文章时为MIT博士生，SPARK实验室， SPARK实验室主页：http://web.mit.edu/sparklab/ SPARK实验室github主页：https://github.com/mi
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2023-11-12 11:46:42
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opencv图像特征点的提取和匹配(一)opencv中进行特征点的提取和匹配的思路一般是：提取特征点、生成特征点的描述子，然后进行匹配。opencv提供了一个三个类分别完成图像特征点的提取、描述子生成和特征点的匹配，三个类分别是：FeatureDetector，DescriptorExtractor，DescriptorMatcher。从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹
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2023-12-21 15:45:53
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目录概念步骤单个对象匹配代码实现一代码实现二多个对象匹配代码实现 概念模板匹配与剪辑原理很像，模板在原图像上从原点开始浮动，计算模板（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有六中，人后将每次计算的结果放入一个矩阵里面，作为输出结果。加入原图形是A*B大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)（B-b+1） 匹配完之后，告诉你每一个位置的结果，（结果会因为匹配算法不同
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2023-12-18 22:09:19
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