本文主要是介绍三维识别与位姿估计——Surafce Matching——细节解读：Model globally，Match locally，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！
最近研究 Bertram Drost在2010年发表的一篇文章：
model globally ，match locally：efficient and robust 3D object recognition
这篇文章基于点对特征，对刚性物体在三维场景中做识别并估计位姿。并且目前已经封装在了opencv库中，用起来很方便。
然而总体来说各个细节理解起来还是费了一些功夫的，网上其他关于这篇文章的博客，大多数是隔靴搔痒，简单翻译。起不了很大的辅助理解的作用。因此，我决定从各个细节处理的角度写一下。码起来备用。
一、什么是点对特征——PPF？
对于点云中的任意两点，其距离关系和方向关系（两点的法线方向）可以用来描述这一对点，并且是distinctive的。
由此，我们定义一个四维向量F，来描述这一对点的PPF特征：
四维F包含一个长度，三个角度
F即POINT PAIR FEATURE
二、什么是model globally？如何操作？
model是预先做好的，用来匹配scene中的目标object。
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这篇关于三维识别与位姿估计——Surafce Matching——细节解读：Model globally，Match locally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！
