汇总!三维点云配准算法,包括4PCS、K-4PCS、SAC-IA、ICP、PCA、深度学习方法等

本文介绍了点云配准的概念及其在三维点云处理中的重要性。详细探讨了4PCS、K-4PCS、SAC-IA、PCA和ICP等经典算法的原理与核心代码,并提到了深度学习在点云配准中的应用,包括PointNetLK、DCP、PRNet和PPFNet等方法。此外,还提供了学习3D视觉的资源和路径。

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作者:PCIPG-Jing | 来源:3DCV, 投稿入口

添加微信:cv3d007,备注:三维点云,拉你入群。文末附行业细分群。

1 什么是点云配准

点云配准指的是输入两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target),输出一个变换矩阵T(即旋转R和平移t)使得 T(Ps)和Pt的重合程度尽可能高。我们可以把点云想象成由无数个三维点组成的云彩,而点云配准就是要把这些云彩按照它们实际的位置和姿态拼接在一起,就像把多个拼图拼接在一起,最终形成一个完整的三维模型。粗配准(Coarse Registration)在两幅点云之间的变换完全未知的情况下进行较为粗糙的配准,目的主要是为精配准提供较好的变换初值。精配准(Fine Registration)精配准是给定一个

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