目录引言一、点云配准1.1、定义1.2、含义1.3、配准过程1.4、算法原理1.5、实验二、总结三、参考引言随着计算机辅助设计技术的发展，通过实物模型产生数字模型的逆向工程技术，由于它的独特魅力获得了越来越广泛的应用，与此同时，硬件设备的日趋完善也为数字模型操作提供了足够的技术支持。在逆向工程计算机视觉、文物数字化等领域中，由于点云的不完整、旋转错位、平移错位等问题，使得要得到完整的点云数据，就需
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2023-10-27 04:57:59
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文章目录CloudCompare基本介绍CloudCompare基本技巧点云数据读入点云对象的颜色设置点云对象的拖动，旋转CloudCompare点云配准流程粗配准精配准 CloudCompare基本技巧点云数据读入由于本人主要从事图像处理方面的工作，平时一般使用tif格式的数据。但CloudCompare软件对于tif格式的不能直接读入，因此暂且使用txt格式文件对数据进行转换写入。 转换的代码
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2024-08-19 14:29:20
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文章目录0. PointCloud1. PointXYZ——x,y,z2. PointXYZI——x,y,z,intensity3. PointXYZRGBA——x,y,z,r,g,b,a4. PointXYZRGB——x,y,z,r,g,b5. PointXY——x,y6. InterestPoint——x, y, z, strength7. PointNormal——x, y, z,norm
PCL点云配准（1）在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就
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2024-04-01 13:53:51
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PCL内置了许多点云类型供我们使用，下面先介绍PLC内置的点云数据类型PCL中的点云类型为PointT；至于为什么是PointT类型需要追随到原来的ros开发中去，因为PCL库也是从原来的ROS中剥离出来的；大家都一致的认为点云结构是离散的N维信息描述的物体。因此最简单的点云结构便是XYZ，下面首先来看看XYZ三维信息如何在PCL中实现的。1 PointXYZ最简单的XYZ点云结构体，包
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2024-06-11 15:40:32
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PCL点云配准（2）（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform）介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大
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2024-04-01 13:53:24
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前言NDT算法因其具有较强的鲁棒性而被广泛的应用，下面这些项目中的点云配准算法采用的都是NDT:Autowarehdl_graph_slamhdl_localization 可见该配准方法的重要性，下面我将对这个算法进行分析．算法流程 依据上述伪码流程可以看出，该算法主要的思路就是将目标点云刻画成多个概率分布，然后通过位姿变换关系将待配准点云转换到目标点云坐标系下，计算转换后待配准点云的总概率，并
在PCL（点云库）中，粗匹配（Coarse Registration） 和 精匹配（Fine Registration）是点云配
PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非
原创
2023-02-05 09:43:49
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目录简介PCL中的PointT类型1. PointXYZ2. PointXYZI3. PointXYZRGBA4. PointXYZRGB5. PointXY6. InterestPoint7. Normal8.PointNormal9. PointXYZRGBNormal10. PointXYZINormal11. PointWithRange12. PointWithViewpoint13.
1.定义：ICP（Iterative Closest Point）细化是一种点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐，以便进行后续的三维重建、拓扑分析等操作。在ICP细化中，通过迭代计算最小化两个点云之间的距离，来优化一个点云到另一个点云的转换矩阵（旋转矩阵和平移向量）。通过反复迭代，ICP细化算法可以逐步地将两个点云对齐，使它们的误差越来越小，最终达到一个较好的配准效果。ICP细化算法常用于
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2024-02-03 22:12:20
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最近开始学习点云处理，发现要使用的PCL库和Eigen库有很多API都没不懂，现在边啃边记录一下。一. PCL库首先是PointT的类型 很多别人写的例程里，直接就用PointT来表示点云的类型，但是实际上PointT只是一个总的名称，它有很多种类型：PointXYZ：三维XYZ坐标信息PointXYZI：除了上述的XYZ坐标信息，还有一个强度信息，intensityPointXYZRGB：除了上
该笔记源于B站视频 点云PCL公众号分享之Pointnetlk解读—前半部分1.点云配准简介 由于采集的点云的不完整、旋转错位、平移错位等，使得要得到完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化操作，这就是点云数据的配准。 点云配准一开始常用的方法是ICP（
参考博客 目录参考博客我终于成功了！！！！我的环境一、一些需要下载的文件二、安装PCL与环境变量的配置安装PCL：添加环境变量三、安装模块四、测试 我终于成功了！！！！因为要利用pcl库处理一些点云，在经历无数次失败后，终于配置好了pcl库。希望和我一样配置pcl环境的人能少走一些弯路，打算写一篇博客记录下来我的过程，这也是我的第一篇博客，若有不正确或不严谨的地方，希望大家多多指正！我的环境ana
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2023-10-10 23:07:39
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迭代最近点算法（Iterative CLosest Point简称ICP算法） ICP算法对待拼接的2片点云，首先根据一定的准则确立对应点集P与Q，其中对应点对的个数，然后通过最小二乘法迭代计算最优的坐标变换，即旋转矩阵R和平移矢量t，使得误差函数最小，ICP处理流程分为四个主要的步骤：1.对原始点云数据
【点云配准算法】【NDT】0 前言1 NDT（正态分布变换算法）1.1 NDT算法介绍1.2 NDT算法在PCL库的使用1.2.1 数据的体素滤波处理1.2.2 进行NDT处理 0 前言这篇文章的目的是为了记录对点云配准算法的学习，之前学习过ICP、PnP等，后面看到NDT算法，故记录1 NDT（正态分布变换算法）1.1 NDT算法介绍正态分布变换算法，又名为 **NDT （ Normal Di
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2024-06-04 06:30:20
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使用迭代最近点算法(ICP)迭代最近点算法（Iterative Closest Point，简称ICP算法）代码实现创建文件：iterative_closest_point.cpp#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl
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2024-05-08 08:08:59
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几种点云配准算法比较（备用） 参考许多博客，看了点云配准的好多算法，决定对这几天搞得点云配准做一个总结，主要也防止自己忘掉。主要参考下面这个博客，链接已经附上。一、算法实现软硬件环境CPU：intel corei5-5200 @2.20Hz显卡：Nvidia GeForce GTX 850M内存：8GB操作系统：Windows 10 专业版开发环境：Vs2013 +pcl1.8.0（re
Sparse Point Registration （SPR）是一篇2017年的点云配准算法，该算法的主要目的是对稀疏点云进行配准，并且取得了不错的成果和突破。本文一方面是对SPR配准算法模型进行了简单的原理解析以及附加代码实现，另一方面是对之前工作的总结，也算水篇博文，接下来的工作主要就是分割和光流预
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2023-12-08 14:34:36
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目录1.粗配准2.精配准3.合并点云4.去除重叠点5.附：手算配准精度5.1 精确选取同名点5.2 计算配准误差6.相关链接 1.粗配准 使用Tools-> Registration -> Align (point pairs picking)工具手动选取匹配点对。此工具允许用户通过在两个实体中拾取至少三个等效点对来对齐两个实体。此方法对于非常精确地对齐云非常有用。有时，这甚至是获
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2023-11-27 21:20:17
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