PCL 点云配准-4PCS算法(粗配准)
目录
一、概述
1.1原理
1.2实现步骤
1.3应用场景
二、代码实现
2.1关键函数
2.1.1 加载点云数据
2.1.2 执行4PCS粗配准
2.1.3 可视化源点云、目标点云和配准结果
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2配准后点云
PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接:
PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)
一、概述
4PCS(四点一致集)算法是一种用于点云配准的粗配准方法。该算法通过寻找目标点云和源点云之间具有几何约束的四点集合进行匹配,继而估计出变换矩阵。4PCS 算法具有较好的抗噪性和计算效率,适用于较大尺度的点云配准场景。
1.1原理
4PCS 算法通过以下步骤进行粗配准:
- 点云采样:从源点云和目标点云中采样若干点,形成四点集合。
- 几何一致性验证:计算这四个点在两个点云中的相对距离,通过几何一致性约束找到符合要求的四点集合。
- 估计变换矩阵:使用一致的四点集合,计算源点云到目标点云的变换矩阵。
- 应用变换矩阵:将计算得到的变换矩阵应用到源点云上,使其与目标点云对齐。
配准结果的质量依赖于:
- 重叠率:设置源点云和目标点云的近似重叠率。
- 采样点数量:设置参与匹配的采样点数量。
- 精度参数 Delta:控制配准的精度,通过对配准点云的稀疏化进行加速。
1.2实现步骤
- 加载源点云和目标点云。
- 设置4PCS配准参数:包括近似重叠率、采样点数量、精度参数等。
- 执行4PCS粗配准:通过设置参数执行粗配准,得到变换矩阵。
- 应用变换矩阵:将源点云应用变换矩阵对齐至目标点云。
- 可视化结果:将源点云、目标点云以及对齐后的点云进行可视化对比。
1.3应用场景
- 粗配准阶段:4PCS 可以用于点云配准的初步阶段,提供较为快速的粗略对齐结果,后续可以使用更精细的算法(如ICP)进行精配准。
- 多场景拼接:在多视角点云场景下,4PCS 可以帮助快速匹配不同视角的点云数据。
- 点云地图生成:在SLAM(同步定位与地图构建)中,4PCS 可以用于不同帧之间的点云匹配与对齐。
二、代码实现
2.1关键函数
2.1.1 加载点云数据
void loadPointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& target_cloud)
{if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("hand_trans.pcd", *target_cloud) == -1) {PCL_ERROR("读取目标点云失败 \n");}if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("hand.pcd", *source_cloud) == -1) {PCL_ERROR("读取源点云失败 \n");}
}
2.1.2 执行4PCS粗配准
void perform4PCSRegistration(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned_cloud, Eigen::Matrix4f& transformation_matrix)
{pcl::registration::FPCSInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> fpcs;fpcs.setInputSource(source_cloud);fpcs.setInputTarget(target_cloud);fpcs.setApproxOverlap(0.7); // 设置近似重叠率fpcs.setDelta(0.01); // 精度参数fpcs.setNumberOfSamples(100); // 采样点数量fpcs.align(*aligned_cloud); // 执行配准transformation_matrix = fpcs.getFinalTransformation(); // 获取变换矩阵
}
2.1.3 可视化源点云、目标点云和配准结果
// 可视化源点云、目标点云和配准结果
void visualizePointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud)
{boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Point Cloud Registration Viewer"));viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0); // 设置背景颜色为黑色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> target_color(target_cloud, 255, 0, 0);viewer->addPointCloud(target_cloud, target_color, "target cloud"); // 目标点云(红色)pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> source_color(source_cloud, 0, 0, 255);viewer->addPointCloud(source_cloud, source_color, "source cloud"); // 源点云(蓝色)viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "target cloud");viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "source cloud");while (!viewer->wasStopped()) {viewer->spinOnce();}
}
2.2完整代码
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/ia_fpcs.h>
#include <pcl/console/time.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>// 加载点云数据
void loadPointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& target_cloud)
{if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("hand_trans.pcd", *target_cloud) == -1) {PCL_ERROR("读取目标点云失败 \n");}if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("hand.pcd", *source_cloud) == -1) {PCL_ERROR("读取源点云失败 \n");}
}// 执行4PCS粗配准
void perform4PCSRegistration(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned_cloud, Eigen::Matrix4f& transformation_matrix)
{pcl::registration::FPCSInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> fpcs;fpcs.setInputSource(source_cloud);fpcs.setInputTarget(target_cloud);fpcs.setApproxOverlap(0.7); // 设置近似重叠率fpcs.setDelta(0.01); // 精度参数fpcs.setNumberOfSamples(1000); // 采样点数量fpcs.align(*aligned_cloud); // 执行配准transformation_matrix = fpcs.getFinalTransformation(); // 获取变换矩阵
}// 可视化源点云、目标点云和配准结果
// 可视化源点云、目标点云和配准结果
void visualizePointClouds(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud)
{boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Point Cloud Registration Viewer"));viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0); // 设置背景颜色为黑色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> target_color(target_cloud, 255, 0, 0);viewer->addPointCloud(target_cloud, target_color, "target cloud"); // 目标点云(红色)pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> source_color(source_cloud, 0, 0, 255);viewer->addPointCloud(source_cloud, source_color, "source cloud"); // 源点云(蓝色)viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "target cloud");viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "source cloud");while (!viewer->wasStopped()) {viewer->spinOnce();}
}int main(int argc, char** argv)
{pcl::console::TicToc time;pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);loadPointClouds(source_cloud, target_cloud);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);Eigen::Matrix4f transformation_matrix;time.tic();perform4PCSRegistration(source_cloud, target_cloud, aligned_cloud, transformation_matrix);cout << "FPCS配准用时: " << time.toc() << " ms" << endl;cout << "变换矩阵:" << transformation_matrix << endl;//显示原始点云visualizePointClouds(source_cloud, target_cloud);//显示配准后点云visualizePointClouds(target_cloud, aligned_cloud);return 0;
}
三、实现效果
3.1原始点云
3.2配准后点云
相关文章:

PCL 点云配准-4PCS算法(粗配准)
目录 一、概述 1.1原理 1.2实现步骤 1.3应用场景 二、代码实现 2.1关键函数 2.1.1 加载点云数据 2.1.2 执行4PCS粗配准 2.1.3 可视化源点云、目标点云和配准结果 2.2完整代码 三、实现效果 3.1原始点云 3.2配准后点云 PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接…...

12、论文阅读:利用生成对抗网络实现无监督深度图像增强
Towards Unsupervised Deep Image Enhancement With Generative Adversarial Network 摘要介绍相关工作传统图像增强基于学习的图像增强 论文中提出的方法动机和目标网络架构损失函数1) 质量损失2) 保真损失3)身份损失4)Total Loss 实验 摘要 提高图像的…...

Axure重要元件三——中继器表单制作
亲爱的小伙伴,在您浏览之前,烦请关注一下,在此深表感谢! 本节课:中继器表单制作 课程内容:利用中继器制作表单 应用场景:台账、表单 案例展示: 步骤一:建立一个背景区…...

DMAIC赋能智能家居:解锁未来生活新篇章!
从清晨自动拉开的窗帘,到夜晚自动调暗的灯光,每一处细节都透露着科技的温度与智慧的光芒。而在这场智能革命的浪潮中,DMAIC(定义Define、测量Measure、分析Analyze、改进Improve、控制Control)作为六西格玛管理的核心方…...
代码随想录算法训练营第二天| 209.长度最小的子数组 59.螺旋矩阵II 区间和 开发商购买土地
209. 长度最小的子数组 题目: 给定一个包含正整数的数组 nums 和一个正整数 target ,找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0。 示例: 示例 1…...
mysql隐藏索引
1. 什么是隐藏索引? 在 MySQL 8 中,隐藏索引(Invisible Indexes)是指一种特殊类型的索引,它并不真正被删除,而是被标记为“不可见”。当索引被标记为不可见时,查询优化器在生成查询计划时将忽略…...
etcd入门到实战
概述:本文将介绍etcd特性、使用场景、基本原理以及Linux环境下的实战操作 入门 什么是etcd? etcd是一个分布式键值存储数据库 关键字解析: 键值存储:存储协议是 key—value 的形式,类似于redis分布式:…...
Build an Android project and get a `.apk` file on a Debian 11 command line
You can build an Android project and get a .apk file on a Debian 11 command line without using Android Studio. The process involves using the Android SDK command-line tools (sdkmanager, adb, and gradle). Here’s a step-by-step guide to building the ???…...
解读 Java 经典巨著《Effective Java》90条编程法则,第4条:通过私有构造器强化不可实例化的能力
文章目录 【前言】欢迎订阅【解读《Effective Java》】系列专栏java.lang.Math 类的设计经验总结 【前言】欢迎订阅【解读《Effective Java》】系列专栏 《Effective Java》是 Java 开发领域的经典著作,作者 Joshua Bloch 以丰富的经验和深入的知识,全面…...

Vivado HLS学习
视频链接: 6课:数据类型的转换_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1bt41187RW?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_sourcea75d5585c5297210add71187236ec90b&p6 目录 1.数据类型的转换 2.自动类型转换 2.1隐式数据转换 2.2…...

一款AutoXJS现代化美观的日志模块AxpLogger
简介 Axp Logger是一款基于autox.js的现代化日志模块,具备窗口事件穿透、拖拽和缩放功能。 Axp Logger文档 特性现代化的UI设计支持点击穿透模式(不影响脚本运行)监听音量-键切换模式支持窗口操作模式窗口拖拽移动窗口自由缩放清空日志关闭日…...

成都睿明智科技有限公司共创抖音电商新篇章
在当今这个数字化浪潮汹涌的时代,抖音电商以其独特的魅力迅速崛起,成为众多商家竞相追逐的新蓝海。在这片充满机遇与挑战的领域中,成都睿明智科技有限公司凭借其专业的服务、创新的策略和敏锐的市场洞察力,成为了众多商家信赖的合…...

Spark的安装配置及集群搭建
Spark的本地安装配置: 我们用scala语言编写和操作spark,所以先要完成scala的环境配置 1、先完成Scala的环境搭建 下载Scala插件,创建一个Maven项目,导入Scala依赖和插件 scala依赖 <dependency><groupId>org.scal…...

网络编程基础-IO模型深入理解
一、IO的基本概念 什么是IO? I/O就是计算机内存与外部设备之间拷贝数据的过程 什么是网络IO? 网络IO是指在计算机网络环境中进行的输入和输出操作,涉及数据在网络设备之间的传输。 网络IO操作可以是发送请求、接收响应、下载文件、传输数…...

go 语言学习路线图(一)
1. Go语言简介 Go语言的历史背景和设计理念Go的优势:简洁、高效、并发支持强Go的应用场景:微服务、云计算、系统编程 2. 开发环境设置 安装Go语言开发环境 在Windows、macOS、Linux系统上的安装方法 配置环境变量:GOROOT 和 GOPATH验证安装…...

前端自动化部署,Netlify免费满足你
1 Netlify 介绍 为什么推荐 Netliy , 主要还是穷,Netlify 免费太香了 Netlify you优势100GB 内免费 ,满足个人日常 需求,操作,兼容性绑定代码仓库,提交代码自动部署 支持 github , gitlab 等 大多常用代码仓库易操作只…...

Linux的开发工具gcc Makefile gdb的学习
一:gcc/g 1. 1 背景知识 1. 预处理(进行宏替换) 预处理 ( 进行宏替换 ) 预处理功能主要包括宏定义,文件包含,条件编译,去注释等。 预处理指令是以#号开头的代码行。 实例: gcc –E hello.c –o hello.i 选项“-E”,该选项的作用是让 gcc 在预处理结…...

基于SSM出租车管理系统的设计
管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,车辆管理,驾驶员管理,基础数据管理,公告管理 驾驶员账号功能包括:系统首页,学生管理,车辆管理,公告管理 开发系统&a…...

iPhone照片内存怎么清理,参考这些方法
随着拍摄数量的增加,许多iPhone用户常常发现自己的手机存储空间不足,而照片无疑是占用空间的罪魁祸首之一。清理这些照片不仅能释放存储空间,还能提升设备的运行速度。小编将分享一些iPhone照片内存怎么清理的高效策略,助你告别冗…...

【Triton教程】向量相加
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境,以高效编写自定义 DNN 计算内核,并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。 更多 Triton 中文文档可访问 →https://triton.hyper.ai/ 在本教程中,你将使…...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...
React hook之useRef
React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途,下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用
大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)
漏洞概览 漏洞名称:Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号:CVE-2020-17519CVSS评分:7.5影响版本:Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本:≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型:路径遍历&#x…...
加密通信 + 行为分析:运营商行业安全防御体系重构
在数字经济蓬勃发展的时代,运营商作为信息通信网络的核心枢纽,承载着海量用户数据与关键业务传输,其安全防御体系的可靠性直接关乎国家安全、社会稳定与企业发展。随着网络攻击手段的不断升级,传统安全防护体系逐渐暴露出局限性&a…...
IP选择注意事项
IP选择注意事项 MTP、FTP、EFUSE、EMEMORY选择时,需要考虑以下参数,然后确定后选择IP。 容量工作电压范围温度范围擦除、烧写速度/耗时读取所有bit的时间待机功耗擦写、烧写功耗面积所需要的mask layer...

从数据报表到决策大脑:AI重构电商决策链条
在传统电商运营中,决策链条往往止步于“数据报表层”:BI工具整合历史数据,生成滞后一周甚至更久的销售分析,运营团队凭经验预判需求。当爆款突然断货、促销库存积压时,企业才惊觉标准化BI的决策时差正成为增长瓶颈。 一…...

华为云Flexus+DeepSeek征文 | MaaS平台避坑指南:DeepSeek商用服务开通与成本控制
作者简介 我是摘星,一名专注于云计算和AI技术的开发者。本次通过华为云MaaS平台体验DeepSeek系列模型,将实际使用经验分享给大家,希望能帮助开发者快速掌握华为云AI服务的核心能力。 目录 作者简介 前言 一、技术架构概览 1.1 整体架构设…...

LeetCode 2894.分类求和并作差
目录 题目: 题目描述: 题目链接: 思路: 思路一详解(遍历 判断): 思路二详解(数学规律/公式): 代码: Java思路一(遍历 判断&a…...