PCL 基于FPFH特征描述子获取点云对应关系
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 FPFH特征计算函数
2.1.2 获取点云之间的对应点对函数
2.1.3 可视化函数
2.2完整代码
三、实现效果
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
在三维点云配准中,特征描述子是用来表示点云中局部几何特性的数学特征。通过比较源点云和目标点云中的特征描述子,可以找到点云之间的对应关系。FPFH(Fast Point Feature Histograms)是点云配准中常用的一种局部特征描述子。本文将介绍如何使用PCL(Point Cloud Library)中的FPFH描述子计算点云的特征,并基于这些特征获取点云之间的匹配点对。
1.1原理
特征描述子(Descriptor)是一种表示局部几何特征的矢
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