PointCloudLib RANSAC算法实现点云粗配准 C++版本

已于 2024-06-25 16:40:42 修改
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分类专栏： halcon3d PCL点云处理 深度神经网络 点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用 文章标签： 算法 机器视觉 c++ PCL 点云配准
于 2024-06-24 09:50:25 首次发布
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版权

0.实现效果

原始点云

粗配准后的点云

1.算法原理

RANSAC（Random Sample Consensus）算法，更常见的是RANSAC的变种RANSAC-ICP（Iterative Closest Point）或RANSAC结合其他点云配准技术，用于实现两个点云或3D模型之间的粗配准。在这里，我将简要描述一个使用RANSAC算法进行粗配准的基本步骤。

  1. 随机采样：
    • 从源点云（Source Cloud）中随机选择三个非共线的点。
    • 这三个点构成一个刚性变换（旋转和平移）的候选模型。
  1. 确定对应点：
    • 在目标点云（Targe
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点云粗配准：RANSAC算法实现点云粗配准
bug_api163的博客
09-23 898
本文将介绍如何使用RANSAC算法实现点云的粗配准，并提供相应的MATLAB源代码。通过上述代码，我们实现了使用RANSAC算法进行点云粗配准，并将配准结果保存为PLY文件。你可以根据实际需求调整RANSAC算法的参数，如距离阈值和迭代次数，以获得更好的配准结果。在MATLAB中，我们可以使用点云处理工具箱（Point Cloud Toolbox）来处理点云数据。首先，我们需要加载点云数据并可视化它们。接下来，我们将使用RANSAC算法进行点云的粗配准。最后，我们可以可视化粗配准后的点云数据，并保存结果。
Open3D 点云配准-Ransac算法（粗配准）
纵马踏花向自由
07-01 4719
RANSAC在点云配准、图像拼接、3D重建等领域中广泛应用。RANSAC（Random Sample Consensus）在点云粗配准中的应用主要包括以下步骤：特征提取、特征匹配、模型拟合、内点验证和迭代优化。
手写RANSAC实现点云粗配准
点云兔子的博客
04-25 7846
此过程重复固定次数，每次生成因点太少而被丢弃的模型，或将优化模型与相应的误差度量一起进行。在后一种情况下，如果优化模型的误差低于上次保存的模型，我们将保留该模型。然后，根据拟合模型测试所有其他数据，如果某个点与估计的模型非常契合，则也将其视为假设的进一值。该模型是从所有假设的入值中重新估计的，因为它仅从初始的假设入值集进行估计。模型拟合到假设的入值，即模型的所有自由参数都是从进值重建的。如果有足够的点被归类为假设的入值，则估计的模型是相当好的。最后，通过估计值相对于模型的误差来评估模型。
PCL RANSAC算法实现点云粗配准
最新发布
m0_46327660的博客
04-29 597
RANSAC，全称随机采样一致性（Random Sample Consensus），是一种通过采样的方式从含有大量异常数值的点云里面寻找出最优模型的方法。核心思想是：在一堆数据中找出“符合规则的好数据”，并估计出模型参数。
探索点云配准的利器：RANSAC点云配准测试数据集
gitblog_09713的博客
09-05 519
探索点云配准的利器：RANSAC点云配准测试数据集 RANSAC点云配准测试数据.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/363eb 项目介绍 在点云处理领域，点云配准是一个关键且复杂的任务。为了帮助开发者和研究人员更好地测试和优化点云配准算法，我们推出了RANSAC点云配准测试数据集。这个数据集专为那些使用RANSAC（Random Sa...
Open3D(C++) RANSAC点云粗配准（基于FPFH）
点云侠的博客
09-08 1429
基于FPFH特征描述子的RANSAC点云粗配准算法，C++版本的Open3D代码实现。
PCL 改进的RANSAC算法实现点云粗配准
m0_51204289的博客
10-22 1365
内容抄自CSDN点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
PointCloudLib 4PCS算法实现点云粗配准 C++版本
linux_huangyu的博客
07-01 416
4PCS（Four-Points Congruent Sets）算法是一种用于实现点云粗配准的有效方法，特别适用于重叠区域较小或重叠区域发生较大变化的场景。以下是关于4PCS算法实现点云粗配准过程的详细解释：1. 算法原理4PCS算法基于RANSAC（Random Sample Consensus）算法框架，通过构建与匹配全等四点对的方式来减少空间匹配运算，进而加速配准过程。
PCL RANSAC算法：点云粗配准实现
CwzCode的博客
09-29 765
通过RANSAC算法，我们可以估计点云之间的刚体变换，从而将多个点云数据集对齐。PCL库提供了丰富的点云处理工具和算法，为点云配准提供了便利。PCL（点云库）是一个强大的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。其中，RANSAC（随机抽样一致性）算法是一种常用的点云配准方法，用于估计点云之间的刚体变换。在代码中，我们首先加载待配准的源点云和目标点云。在点云配准中，RANSAC算法可以用于估计点云之间的刚体变换，例如平移和旋转。在本文中，我们将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法实现点云的粗配准。
PCL RANSAC点云粗配准
MrybHtml的博客
09-25 252
点云配准是计算机视觉和三维重建中的一项重要任务，旨在将多个点云或点云与模型进行对齐。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）库中的RANSAC算法实现点云的粗配准，并给出相应的源代码。总结而言，PCL库中的RANSAC算法提供了一种有效的方法来实现点云的粗配准。安装完成后，我们可以使用C++编写代码来实现点云的粗配准。然后，我们将下采样后的源点云和目标点云设置为配准对象的输入，并调用。需要注意的是，以上代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体的点云数据和需求进行适当的修改和调整。
自适应点云配准（RANSAC、ICP）
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FPFH 保留了 PFH 的大部分信息，但忽略了相邻点之间的计算，而是按照距离的反比将一个邻域内的点的直方图加权得到 33 维向量，效率更高。我的实现中采用了前两种。任务一和任务二的主要思路一致，都是先对点云进行降采样、滤波后计算点云特征信息（包括法向量、特征直方图、以及后续特征匹配需要的若干特征），再利用提取的特征使用 RANSAC 的方法进行粗配准，最后使用 ICP 的方法进行精配准。改进方法就是，对于源点云中的一个点，如果在目标点云中不存在和它的距离小于某个阈值的点，那么在此次迭代中就不考虑该点。
基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法，matlab实现
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读研期间做的文献复原，关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍，用bunny数据做的测试，每一步都有画图，结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。
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改进的RANSAC算法在三维点云配准中的应用
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传统随机抽样一致性（RANSAC）算法只能进行粗配准, 且配准效率低。针对该问题提出一种改进的RANSAC快速点云配准算法。该算法将内部形态描述子算法和快速点特征直方图(FPFH)算法相结合, 得到特征描述子, 然后采用预估计和三维栅格分割法改进RANSAC算法, 最后与传统配准算法采样一致性初始配准算法进行比较。实验结果表明, 本文算法能快速精确地剔除误匹配点, 进行仿射变换矩阵求解, 无需二次配准。本文算法相较于传统配准算法有很大优势, 在大规模三维点云配准中具有很好的稳健性, 并且在保证精度的同时可大幅提高配准效率。
RANSAC点云配准测试数据.rar
11-18
RANSAC点云配准测试数据RANSAC点云配准测试数据RANSAC点云配准测试数据
C++读取点云数据以及坐标配准代码实现
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主要用于读取.pts类型的点云数据，并对多个点云数据进行坐标配准。PS：每个PTS文件的配准参数需要用mathlab做。
ICP\FGR\GICP\RANSAC点云配准
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02-29 1779
较大的值可以允许更大的点对距离，从而提高匹配的鲁棒性，但可能会导致更多的离群点或者不准确的匹配。例如，调整最大对应距离可以控制匹配的严格程度，而初始变换矩阵则可以影响算法的收敛速度和结果的准确性。例如，调整最大对应距离可以控制特征匹配的严格程度，而RANSAC中的采样数量和迭代次数则可以影响算法的收敛速度和结果的准确性。：RANSAC的收敛标准，指定了RANSAC算法迭代的最大次数和收敛的置信度。在这里，使用了基于距离的检查器，可以根据需要添加其他的检查器，比如基于边缘长度的检查器。通常使用默认值即可。
MATLAB点云粗配准——RANSAC算法实现
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本文给出了使用MATLAB实现点云粗配准的RANSAC算法的基本步骤和代码，你可以根据实际需求，自定义实现变换估计算法和距离计算算法。通过RANSAC算法，我们可以有效地将多个点云数据集进行粗配准，为后续的三维模型构建和分析提供准确的数据基础。本文将介绍如何使用MATLAB中的RANSAC算法实现点云的粗配准，并提供相应的源代码。点云配准是将多个点云数据集对齐到同一坐标系下的过程，从而获得更加完整和准确的三维模型。在点云粗配准中，RANSAC算法可以用于寻找最佳的变换矩阵，将两个点云数据集对齐。
PCL—低层次视觉—点云分割（RanSaC）
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