基于SVD的点云配准

本文主要是介绍基于SVD的点云配准，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言       

        为了更加深入透彻的理解点云配准，所以打算从头实现一次配准的过程，从关键点提取、特征提取、对应关系确定、SVD确定变换矩阵，一步一步完成。

        首先介绍一下配准过程中用到的一些函数

1. ISS3D关键点提取

        具体来说，它使用ISS（Intrinsic Shape Signatures）关键点检测算法在输入的点云数据中找到关键点，并记录这些关键点的索引。

参数和变量

• Cloud：输入的点云数据。
• keypoints：用于存储提取的关键点的点云数据。
• Tree：KD树，用于加速最近邻搜索。
• Tol_indices：保存关键点索引的容器。
• leaf_size：用于计算协方差矩阵的球邻域半径。
• NonMaxRadius：用于非极大值抑制的半径。

主要步骤

1. 计时器启动：使用pcl::console::TicToc记录操作时间。
2. 设置ISS算法参数：
   • setInputCloud：设置输入点云。
   • setSearchMethod：设置KD树为搜索方法。
   • setNumberOfThreads：设置线程数量。
   • setSalientRadius：设置用于计算协方

这篇关于基于SVD的点云配准的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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