经典点云配准算法：迭代最近点算法ICP（Iterative Closest Point）
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研究生课程系列文章参见索引<在信科的那些课> 基本原理 假定已给两个数据集P.Q, ,给出两个点集的空间变换f使他们能进行空间匹配.这里的问题是,f为一未知函数,而且两点集中的点数不一定相 ...
- ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点算法）
最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐 ...
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上一节中介绍了点云配准的基础知识.本节将采用python open3d来进行点云配准. open3d安装和点云配准介绍,请参考: Open3d读写ply点云文件_Coding的叶子的博客-CSDN博客 ...
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有两组对应的点集(corresponding point sets): 求欧式变换 使得: ICP 算法基于最小二乘法进行迭代计算,使得误差平方和达到极小值: 可通过以下三个步骤进行求解: (1)定 ...
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作者:杨佳琪,张世坤,范世超等 转载自:华中科技大学学报(自然科学版) 编辑:东岸因为@一点人工一点智能 原文:多视图点云配准算法综述 摘要:以多视图点云配准为研究对象,对近二十余年的多视图点 ...
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1.Iterative Closest Points算法 点云数据配准最经典的方法是迭代最近点算法(Iterative Closest Points,ICP).ICP算法是一个迭代的过程,每次迭代中对 ...
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