3D，点云拼接2
文章目录
- 点云配准方法
- 自动配准技术
- PCL实现的配准算法
- 两两配准
- 1.关键点提取
- 2.特征描述符
- 3. 对应关系估计
- 4. 对应关系去除
- 5. 变换矩阵估算
在上篇文章中对于拼接的概念、拼接精度的评价做了详细的介绍。本文是对拼接(配准)的进一步介绍，涉及更多原理层面的东西。
主要围绕以下三点展开：
- 点云配准方法
- 自动配准技术
- 怎么做好点云拼接，如何评判拼接的好坏？
点云配准方法
点云配准步骤上可以分为粗配准（Coarse Registration）和精配准（Fine Registration）两个阶段。
粗配准是指在点云相对位姿完全未知的情况下对点云进行配准，找到一个可以让两块点云相对近似的旋转平移变换矩阵，进而将待配准点云数据转换到统一的坐标系内，可以为精配准提供良好的初始值。常见粗配准算法：
- 基于特征匹配(PFH)的配准算法：
- SAC-IA 采样一致性初始配准算法（Sam
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