使用Meshlab进行三维点云匹配

2024-02-09 09:10

本文主要是介绍使用Meshlab进行三维点云匹配,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!

1. 在MeshLab中导入两个点云文件,位置有差异。点击工具栏上的Align按钮进行配准,这时会出现一个Align Tool的对话框。首先选择参考点云,然后点击Glue Here Mesh,作为参考的点云会出现一个框,选择好之后点云名字前面会出现一个星号。如下图所示:

2. 选择另一块点云,点击Point Based Glueing,在两块点云上手动选择匹配点,至少选4对点之后点击OK确认。双击鼠标左键进行选择,按住Ctrl双击左键消除选择。

3. 运行之后,两块点云基本上重合在了一起,并且第二块点云名字前也出现了一个星号。如下图所示:(粉色点云和紫色点云重合)

4. 初始配准之后,将进行ICP配准,注意Param ICP Default中的默认参数,根据需要进行修改。如果我们的两块点云大小相同,那么就要勾选Rigid matching选型。如果我们不勾选,那最终的变换矩阵中将会有一个缩放因子。点击Process之后软件开始自动计算

  • 采样点数目(Sample Number):this is the number of samples it pulls from each mesh to compare to the other meshes. You do not want to make this number too big. A small sample typically works quiet well. 1,000 to 5,000 is usually plenty.
  • Minimal starting distance:this ignores any samples that are outside of this range. Typically for a manually aligned object you want this to be large enough to encompass your 'point picking' error. A value of 5 or 10 (in millimeters) is usually a good start. Once the initial alignements are complete, drop it down to 1mm to 'fine tune'
  • Target distance(相当于均方误差mse):an average alignment error value that the software will try to obtain from the process 
  • 最大迭代次数(Max iteration number):the maximum number of iterations that the software will perform。

5. 变换矩阵与结果验证

6. 点云规模不一致情况下实验

(1)

(2)

 

参考:https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/80664042

转载于:https://www.cnblogs.com/wyr-123-wky/p/11070555.html

这篇关于使用Meshlab进行三维点云匹配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!



http://www.chinasem.cn/article/693790

相关文章

Linux换行符的使用方法详解

《Linux换行符的使用方法详解》本文介绍了Linux中常用的换行符LF及其在文件中的表示,展示了如何使用sed命令替换换行符,并列举了与换行符处理相关的Linux命令,通过代码讲解的非常详细,需要的... 目录简介检测文件中的换行符使用 cat -A 查看换行符使用 od -c 检查字符换行符格式转换将

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论:List 的 contain

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

Android中Dialog的使用详解

《Android中Dialog的使用详解》Dialog(对话框)是Android中常用的UI组件,用于临时显示重要信息或获取用户输入,本文给大家介绍Android中Dialog的使用,感兴趣的朋友一起... 目录android中Dialog的使用详解1. 基本Dialog类型1.1 AlertDialog(

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式

《使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式》:本文主要介绍使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Sentinel自定义返回和实现区分来源1. 自定义错误返回2. 实现区分来源总结Sentinel自定