PointCloudLib 4PCS算法实现点云粗配准 C++版本

最新推荐文章于 2024-10-12 18:07:18 发布
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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 c++ PCL 机器视觉 点云滤波 点云处理
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版权

测试效果

原始点云

粗配准之后的点云

算法简介

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。它利用仿射不变性约束，在共面四点集合中匹配符合条件的对应点对，并使用LCP（Largest Common Pointset）策略寻找配准后最大重叠度四点对，得到最优匹配结果。

2. 算法步骤

  1. 初始化：
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dataframe删除全为0的行，dataframe筛选全为0的行
Hello Word!
03-25 3万+
网上找了好久都没找到，仅供参考： from pandas import DataFrame df1=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four']) # 创建一个dataframe df1.loc['e'] = 0 # 优雅地增加一行...
Pandas删除DataFrame中行内容全为0的数据行（Python）
code_welike的博客
09-04 866
通过以上方法，我们可以方便地删除DataFrame中行内容全为0的数据行。将DataFrame中所有元素与0进行比较，生成一个布尔型的DataFrame，元素为True表示对应位置的元素为0，元素为False表示对应位置的元素不为0。有时候，我们可能需要删除DataFrame中某些行，这些行的所有元素都为0，因为它们对我们的分析结果没有贡献。首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame，用于演示删除行的过程。可以看到，原始DataFrame中所有元素都为0的第2行已被成功删除。
DataFrame 利用all()和any()筛选删除 全为0的行列
weixin_46713695的博客
09-13 4176
DataFrame 筛选删除 全为0的行列
python删除全0列_Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法
weixin_39632057的博客
12-11 2556
在处理numpy数组，有这个需求，故写下此文：使用np.argwhere和np.all来查找索引。要使用np.delete删除它们。示例1import numpy as npa = np.array([[1, 2, 0, 3, 0],[4, 5, 0, 6, 0],[7, 8, 0, 9, 0]])idx = np.argwhere(np.all(a[..., :] == 0, axis=0))a...
Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法
09-16
主要介绍了Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
csv、datafream表格怎么删除其中全为0的行列，或者删除其中某列小于某个阈值的列。
Elegantmumu的博客
07-05 2020
pandas 行列删除的方法。
Python应用NumPy与Pandas及Matplotlib完全解析
sinat_30844883的博客
08-17 1308
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1991年，第一个Python编译器诞生。它是由C语言实现的，且能够调用C语言的库文件。从其诞生，Python就已经具有了类、函数、异常处理、包含表和词典的核心数据类型，以及以模块为基础的拓展系统。 python应用非常广泛：Web开发、数据分析、人工智能、数学处理、科学计算及自动化运维等各个方面。
NumPy和Pandas的优势和使用场景
最新发布
weixin_67651159的博客
10-12 1204
NumPy和Pandas的优势和使用场景
Numpy、Pandas使用大全与各参数详解
Sheenky的博客
06-07 2060
np.random.rand(), np.random.randn(), np.random.randint(),np.random.uniform(), np.random.normal(), ...：通过Python的随机函数进行array数据类型创建。np.sum(), np.mean(), np.median(), np.max(), np.min(), np.std(),...聚合函数。.max()/.min()/.mean()/.median()... .describe():数据分布与统计。
DataFrame删除全是某个数值的行或列
weixin_46599926的博客
12-10 1241
DataFrame删除全为某个数值的行或列
剔除2维数组中全为0的元素
09-10
输入2未簇数组，找出其中全部元素为0的一维元素的数组，并将其下标输出。需要注意该下标并非为原始数组中的位置。
DataFrame中去除指定列为空的行方法
09-20
下面小编就为大家分享一篇DataFrame中去除指定列为空的行方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
01-20
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].isin([1])] 选取df1中A列包含数字1的行 df1=df1[~df1['A'].isin
删去numpy array 中的全零行或列
yzl14的博客
09-05 1万+
首先求出全零行、列的index，放在index_list中。本例中全零行和全零列index相同，故index_list相同。由index_list构建一个一维的、长度等于array的行数或列数的bool array，使得要保留的行/列所对应的元素为True，要去掉的元素为False。之后通过如下代码删去不要的行或列。注意行列不能同时删除。 # Used to filter out the al...
Numpy 或 Pandas 删除 全零行、全零列
m0_61899108的博客
11-13 7290
使用numpy、pandas 实现删除全0的行或者列。
数据分析之Numpy去除全零行或列【np.all()】
捌椒的博客
04-11 6194
1. np.all()作用 np.all(arr,axis=0)，表示在垂直方向上计算元素的与运算（AND） np.all(arr,axis=1)，表示在水平方向上计算元素的与运算（AND） arr = np.array([[1, 1], [0, 1]]) boolean = np.all(arr, axis=1) # 矩阵行方向做与运算 boolean2 = np.all(arr, axis=0) # 矩阵列方向做与运算 print(boolean) print("*" * 20) print
去掉数组中为0的元素
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weixin_43937698的博客
12-12 1万+
去掉数组中为0的元素1.Python中去掉数组中的0元素2.matlab去掉数组中的03.matlab去掉数组中全0行（列）、含0行（列） 1.Python中去掉数组中的0元素 import numpy as np #创建3D数组 a = np.array([[[1,0,1],[1,2,0],[2,3,3]], [[1,0,2],[1,2,3],[2,0,3]], [[1,0,6],[3,8,0],[6,4,3]]]) #去掉数组中重复元素 b = np.
DataFrame 筛选删除 全为0的行列
weixin_32460457的博客
05-12 9885
1. 方法一 #方法1 #筛选全为0的行 df.loc[~(df==0).all(axis=1)] #筛选不全为0的行 df.loc[(df==0).all(axis=1)] 2.方法二 df.loc[(df!=0).any(1)] 3. 如果筛选全为0的列可以将df转置（df.T），再筛选行即可 Q：如果筛选列，把axis=0会报错 Reference Link: https://stackoverflow.com/questions/22649693/drop-rows...
numpy和pandas库的使用优点
12-09
NumPy和Pandas是Python中最常用的数据处理库，它们的使用优点如下： 1. NumPy的使用优点： - NumPy可以高效地处理大容数据，因为它是基于C语言实现的。 - NumPy提供了很多处理数组的函数，包括数组的创建、操作、内部数据的替换、两数组数据的比较、数组的计算等。 - NumPy可以完成线性代数的矩阵运算，包括矩阵的加减乘除等。 2. Pandas的使用优点： - Pandas是Python的一个数据分析包，提供了高效的操作数据集所需的工具。 - Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，包括统计汇总函数、数据清洗、数据筛选、绘图与元素级函数、时间序列函数等。 - Pandas是基于NumPy创建的，让NumPy为中心的应用变得更加简单。 <<相关问题>>： 1. NumPy和Pandas的区别是什么？ 2. 如何在NumPy中创建一个全为0的数组？ 3. Pandas中如何删除重复值？
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