PPF（Point Pair Features）原理及实战技巧

最新推荐文章于 2025-03-26 21:06:03 发布
最新推荐文章于 2025-03-26 21:06:03 发布
阅读量816 收藏 3
点赞数
分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 算法 计算机视觉 人工智能 机器学习 java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/120963837
版权
PPF（Point Pair Features）是一种广泛应用于6D姿态估计的机器视觉方法，尤其适用于缺乏纹理或局部曲率变化小的工业场景。该方法基于点云数据，通过计算PPF描述子并使用Hough Voting进行匹配，对轻微形变和噪声具有较好的鲁棒性。然而，其参数空间维度高，导致计算复杂度较高。针对这些问题，2017年的一篇论文提出了一系列优化措施，包括改进的点对采样策略、降低传感器噪声影响以及更有效的后处理步骤，如使用projective ICP进行姿态细化和遮挡检查，显著提升了算法的效率和准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

简介

基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法PPF,Drost et al., 2010(https://ieeexplore.ieee.org/document/5540108），是在机器视觉领域应用广泛的一种物体位姿提取方法。大名鼎鼎的Halcon，其Surface Matching 模块就是在这种方法的基础上做的优化。（Halcon有一份technique notes 专门讲该模块的使用）。

c73aa82b59ef62674284d4f6ba7f61d6.png

这种方法具有什么优势呢？

1.在工业场景中，有大量缺少表面纹理或局部曲率变化很小的物体，无法利用局部特征提取匹配点对，因此基于局部特征点匹配的姿态估计方法无法使用

2.该方法的输入，model（物体模型）与scene（场景）均为点云；随着3D传感器技术的发展，市场上出现了很多极具性价比的工业级3D传感器，获取高质量点云的成本越来越低

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文解析
2301_79330511的博客
08-16 482
通过计算点对的相对位置和法向量信息，并利用直方图匹配算法，可以实现对物体在复杂环境中的准确定位和识别。本文给出了PPF算法的原理解析，并提供了相应的源代码示例，以帮助读者更好地理解和应用该方法。PPF算法通过计算待匹配模型的特征描述子与参考模型的特征描述子之间的相似度，来实现物体的识别和位姿估计。（2）对于待匹配模型的每个采样点对，计算其与参考模型中所有采样点对的相似度，并选取相似度最高的结果作为匹配结果。（3）根据匹配结果计算待匹配模型的位姿信息，并输出物体的三维识别和6D位姿估计结果。
【6D位姿估计】Point Pair Feature (PPF)
Z's Palace
05-06 771
论文名字用 4 个词高度总结了 PPF 算法的精髓：“整体建模，局部匹配下面这张图反应了论文的基本思想（
【点云配准】PCL-PPF粗配准算法原文翻译和学习笔记（全篇）
最新发布
PonderZhou的博客
03-26 554
PCL-PPF粗配准算法原文翻译和学习笔记（全篇）
（点、6）点对特征法（Point Pair Feature）
cocapop的博客
12-09 827
我们对所有返回的位姿做聚类，每个 clutter 中位姿的位置、姿态的差异不超过设定的阈值，然后每个聚类的得分是其包含的所有位姿的总得分，找出得分最高的 clutter，则最终的位姿为得分最高的 clutter 里面包含位姿的平均值。每个参考点可能返回多个位姿（投票相同），返回的位姿（retrieved poses）是否逼近 ground truth，取决于 model 和 scene 点的采样率和旋转角的采样。，scene 是我们测得的真实场景（点云），model 是物体的真实模型（点云）。
Going Further with Point Pair Features: PPF, 如何走的更远？
你代码像一首诗的博客
09-21 1544
这是一篇文献阅读笔记，也是对自己一年多以前相关工作的总结。 基于Point Pair Features（PPF）的6D姿态估计方法，是在机器视觉领域应用广泛的一种物体位姿提取方法。大名鼎鼎的Halcon，其Surface Matching 模块就是在这种方法的基础上做的优化。（Halcon有一份technique notes 专门讲该模块的使用）。 这种方法具有什么优势呢？ 在工业场景中，有大量缺少表面纹理或局部曲率变化很小的物体，无法利用局部特征提取匹配点对，因此基于局部特征点匹配的姿态估计方法无法使用
Point Pair Feature 原理及代码详解 OpenCV-PCL详解系列（一、原理解析）
qq_44849479的博客
03-18 4378
PPF PointPairFeature点对特征原理
三维计算机视觉 — 中层次视觉 — Point Pair Feature
weixin_34417183的博客
10-18 922
  机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置，姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配。个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化。 　对于缺乏表面纹理信息，或局部曲率变化很小，或点云...
PPF算法原理解析
weixin_44019809的博客
10-22 4628
PPF算法原理解析 首先需要指出容易混淆的地方：（1）一个是实际场景中的物体S（位姿未知），一个是已知位姿的该物体M，然后算法的目的之一是求解场景中该物体的位姿；（2）ppf特征F，一个键值可能对应一些列的点对集，并非只对应一个，即满足某些几何关系的点对集可能有许多组； **第一步：**计算模型（位姿已知）的PPF特征，模型中所有点对都需要计算一遍，PPF特征计算规则如下： **第二步：**将上述计算得到的所有F值与对应的点对集，放入一张Hash表中，注意！！此处Hash表中的所有PPF特征是基于 已知
基于PPF方式改进的物体检测与位姿估计算法
qq_29462849的博客
09-06 713
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimatio...
point_pair_feature_pcl
03-11
point_pair_feature_pcl point_pair_feature_pcl是的点对特征匹配算法的并行实现。 它是复制和修改版本 要求 要构建此项目，您将需要： 点云库（PCL 1.8）：内置CUDA支持。 CUDA> 10 的cmake 2.8 编译并运行 在编译项目之前，请先检查设备的cuda功能。 您可以在CUDA_NVCC_FLAGS中的CMakeLists.txt文件上设置特定功能。 mkdir build cd build cmake .. make ./demo
PPF 2.0 Full Distribution
10-29
ePSXe支持的ppf格式是2.0，patches目录下的文件就是这个格式，虽然后缀名不是ppf。
6D位姿估计Point Pair Feature (PPF)算法详解
3D视觉工坊
05-19 5152
作者丨丁洪凯@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/94952276编辑丨3D视觉工坊一、论文解读论文：Drost et al. Model Globall...
【译】PCL官网教程翻译(16)：点特征直方图(PFH)描述符 -Point Feature Histograms (PFH) descriptors
tjwyj的博客
09-13 1032
英文原网页查看。 点特征直方图(PFH)描述符 就点特征表示而言，表面法线和曲率估计是在表示特定点周围的基本的几何形状方面。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕捉太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似一个点的k邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景将包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。 本教程介绍了一组为简单起见而创建的3D特征描述符PFH(点特征直方图)，...
CV-SLAM using Line and Point Features
ABC1225741797的博客
09-02 327
CV-SLAM using Line and Point FeaturesAbstractIntroductionEKF-SLAM FrameworkFeature ExtractionExperimental ResultsConclusionAcknowledgment Abstract 本文主要针对视觉里程计在室内的运用，选择的场景是天花板，结合多种类型的特征信息进行移动机器人的定位和轨迹复现。 Introduction 在基于特征类型的视觉里程计中有效特征的提取以及特征数据的一致性都是研究的重点内容
PPF算法-OpenCV三维点匹配(Surface Matching)
热门推荐
Anderson_Y的博客
08-21 2万+
参考资料 3D面匹配算法简介 1. 参考资料 2. 问题定义 3. 多模态特征(Multimodal Feature) (1) 投影矫正(Perspective Correction) (2) 几何边缘检测(Geometric Edge Detection) (3) 多模态特征的计算(Calculate Multimodal Feature) 4. 模型描述(Model Descri...
使用opencv ppf icp 进行模型和场景的匹配
qq_43624318的博客
02-23 585
使用opencv ppf icp 进行模型和场景的匹配。
3D点云处理：点云粗配准（Fast PPF）
lddx_123456的博客
11-30 1961
Point Pair Feature | Fast and Robust Pose Estimation
基于改进的PPF（Pairwise Point Feature）方法的物体检测与位姿估计算法
DevWizard的博客
09-08 366
在本文中，我们将介绍一种基于改进的PPF（Pairwise Point Feature）方法的物体检测与位姿估计算法，并提供相应的源代码。对于每个采样的点对，我们可以通过计算其相对位姿来评估模型的拟合程度，并选择拟合误差最小的模型作为最终的位姿估计结果。首先，我们需要对输入的点云数据进行预处理。点云滤波可以去除噪声和离群点，点云分割可以将点云分割成不同的物体部分，特征提取可以提取每个点的特征向量。我们可以将物体的三维模型与位姿估计结果相结合，从而将物体在点云中进行定位，并计算物体的边界框或几何信息。
opencv ppf
03-22
好的，我现在需要回答用户关于OpenCV中PPF（Point Pair Features）的用法或实现的问题。首先，我得回忆一下PPF的基本概念。PPF是用于3D物体识别和位姿估计的算法，通过点对特征来匹配模型和场景中的点。OpenCV确实有...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

3Ｄ视觉工坊

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值