PCL点云处理之ICP配准

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
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文章标签： 算法 点云
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本文详细介绍了PCL库中的ICP（Iterative Closest Point）配准算法，这是一种用于点云数据集对齐的迭代优化方法。通过最小化两点云间的距离度量，ICP不断优化刚体变换矩阵以实现配准。文中提供了一个使用PCL进行ICP配准的示例代码，包括加载点云、设置参数、执行配准和保存结果。同时指出，实际应用中可能需要对参数进行调整和优化，并提到了PCL库中的其他配准选项，如基于特征的配准和非刚体变换配准。

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点云配准（Point Cloud Registration）是计算机视觉和机器人领域中的重要任务之一，它的目标是将多个点云数据集对齐，以便进行后续的分析和处理。其中，最常用的配准算法之一是迭代最近点（Iterative Closest Point，简称ICP）算法。本文将详细介绍PCL（Point Cloud Library）中的ICP配准算法，并提供相应的源代码。

ICP配准算法是一种迭代优化算法，通过最小化两个点云之间的距离度量来实现配准。它的基本思想是通过不断优化刚体变换矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系中。以下是使用PCL库进行ICP配准的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io
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PCL点云处理之ICP配准（附代码，参数设置，实验结果）（六十六）
weixin_44329757的博客
09-09 1761
ICP 最经典配准算法实验，有图有真相，教你用PCL的ICP配准
PCL ICP算法实现点云精准配准
TechPulseZ的博客
08-30 322
具体而言，ICP算法首先估计两个点云数据之间的初始变换矩阵，然后迭代地修正这个矩阵，使得点云之间的对应点距离误差最小。在每一次迭代中，ICP算法都会选取一个最佳的对应点集，并根据对应点集计算出一个最佳的刚体变换矩阵（旋转矩阵和平移向量），以最小化点云之间的距离误差。点云精准配准是三维点云处理中的重要任务之一，它可以将不同位置或角度下获取的点云数据进行对齐，以实现准确的匹配和融合。点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个功能强大的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。
PCL：ICP配准
qq_36418943的博客
11-01 313
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXY...
PCL ICP配准【点到点】（Registration_ICP）
xhm01291212的博客
09-07 1708
注意：ICP配准为最常用的配准方法，需掌握原理及代码。注意：ICP配准为最常用的配准方法，需掌握原理及代码。
PCL学习：ICP配准
zfjBIT的专栏
06-27 1320
ICP算法是最常用的数据精确配准方法，算法在每次迭代的过程中，对数据点云的每一点，在模型点云中寻找欧氏距离最近点作为对应点，通过这组对应点使目标函数s^2最小化： 来得到最优的四维转换矩阵（包含平移和旋转），将四维变换矩阵作用到点云数据上，得到新的数据点云带入下次迭代过程。但是ICP算法具有比较明显的缺陷，要求数据点云上的每一点在模型点云上都要找到对应点，为了寻找对应点，算法需要遍历模型点云...
PCL ICP算法实现点云精配准【2024最新版】
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【C++PCL】点云处理ICP配准
weixin_45196569的博客
06-04 292
ICP算法是一种点云配准算法，通过将待配准点云空间坐标转换到目标点云空间坐标系中，实现点云精确配准的目的。该算法的核心思想：首先，寻找待配准点云和目标点云之间的对应点对集合；然后，利用四元数法求取刚体变换矩阵，以实现对待配准点云的空间位置进行更新；最后，通过反复迭代更新待配准点云的位置，直到满足设定的阈值或迭代次数上限，从而实现点云配准。ICP算法的计算复杂度较高，但可以达到较高的精度和鲁棒性。假设待配准点云P和目标点云Q，数目分别为NM。令最大迭代次数为K。
（一）PCL库 ICP配准
伍心的专栏
08-31 1257
简介：通过ICP配准，对齐CBCT提取牙齿与口内扫描获取牙冠，结果失败。原因：可能是因为两者重叠点云数据少，而不重叠部分过多，待后续分析。 1、CBCT提取牙齿 与口内扫描获取数据在同坐标系下显示 2、PCL库调用ICP进行配准 void registCTInteroral() { char strST[256] = "E:\\CBCT\\lower.ply"; char strCT[256] = "E:\\CBCT\\lower-CT.ply"; pcl::Po.
PCL中实现点云配准的ICP算法
OnSqlserver的博客
09-19 151
点云配准是将多个点云数据集对齐的过程，它在许多计算机视觉和机器人应用中具有重要的作用。在PCL（点云库）中，有一个强大的ICP（迭代最近点）算法，可以实现点云的配准。ICP算法的目标是找到两个点云之间的最佳转换矩阵，使得它们之间的点对之间的距离最小化。点到面的ICP算法是ICP的一种变体，其中一个点云被视为一个表面模型，而另一个点云是要配准的点云。通过以上步骤，我们就可以使用PCL中的ICP算法实现点到面的点云配准。在这个例子中，我们将目标点云和配准后的点云添加到可视化器中，并通过调用。
【PCL】—— 点云配准ICP(Iterative Closest Point)算法
sinat_52032317的博客
04-30 2万+
本部分结合了网上的一些资料以及自己的一些理解，可能不一定正确，部分步骤有所省略，具体可参考文末参考文献。定义两个点云集合Pp1p2pnPp1​p2​...pn​Qq1q2qnQq1​q2​...qn​，其中PPP为参考点云集合，QQQ为数据点云集合。点云的配准即是需要将QQQ通过一系列的旋转与平移得到目标PPP，实际上两个点云集合不会完全相同，所以往往无法得到准确的RRR和ttt。
pcl 点云配准 ICP SAC和LM_ICP
weixin_39354845的博客
03-21 833
ICP的延申配准
PCL IterativeClosestPoint 重叠最邻近点 点云配准
zxcvb036的博客
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#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<pcl::Poin
PCL ICP点云配准
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