标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面

参考博客:http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精度要求. ICP 算法的目的是要找到待配准

原文网址:https://www.cnblogs.com/sddai/p/6129437.html.转载主要方便随时可以查看,如有版权要求请及时联系. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选择对应关系点对, 计算最优刚体变换,直到满足正确配准的收敛精

上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图. 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解. RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除.是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了? ICP算法可以通过三种方式处理噪声.部分重叠的问题:剔除.权重.Trimmed方法和稳健估计方法.下面分析一下PCL中关于ICP算法的实现. 首先是Iter

ICP 算法是一种点云到点云的配准方法. 在SLAM中通过空间点云的配准(可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据),可以估计相机运动(机器人运动,旋转矩阵R与平移向量t),累积配准,并不断回环检测,可以保证机器人定位的精度. 想象三维空间中两组点云PL(参考点) 以及 PR(目标点): 1. 在PL和PR中寻找最近点(对于稀疏点云的微小运动,寻找欧拉空间最近点:对于密集点云或者较大运动,可能需要寻找描述子之间距离的最近点)注意理解:这里最近点的意思是在各自点云坐标系中的坐标距离最近,而不是同一

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu

这几天在学习数据关联的方法,本来想使用ICP算法进行距离测距数据的配准,但是用的过程中出现问题,配的不准,而且偏差更大了. 红色的和黄色的2维激光点进行ICP配准,但将变换矩阵和黄色进行乘之后偏差更大了.怀疑是因为两个点集只有部分数据重合,而ICP算法最好是点能一一对应. 之后使用PCL进行点集匹配测试,出现同样的问题. 于是我自己构造了一个数据,将A点集进行一个刚体变换,之后用ICP配准,再进行对比,发现算法可以配准的很好,应该是部分点集重合造成的. 现在想想,主要原因是ICP算法并不是全局最

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010

原文:http://blog.csdn.net/u010696366/article/details/8941938 PCL Registration API Registration:不断调整,把不同角度的3D点数据整合到一个完整的模型中.它的目的在于在一个全局坐标系下找到不同视角的定位与定向(两个视角交叉部分重叠完好为最优).这就是KinectFusion论文中所提到的ICP( Iterative Closest Point )算法.给定输入数据集,首先做一个估计,然后通过旋转和平移变换一个

摘自<三维点云数据拼接中ICP及其改进算法综述>

The Iterative Closest Point (ICP) is an algorithm employed to match two surface representations, such as points clouds or polygon meshes.       Method 1 Optimal transformation:   R represented by Euler angles (3 degrees of freedom)                  

1.综述:迭代最近点算法综述,介绍了svd分解和四元数法,其中 svd法:http://blog.csdn.net/kfqcome/article/details/9358853 四元数法:http://www.doc88.com/p-2744480500404.html 说白了就是 2. 其他变种 PLicp 参见libicp.csm-master里面有个mbicp GAicp 遗传算法避免局部极小值 IDC 3.Slam相关 轻量级CoreSlam蒙特卡罗搜索,sdl显示界面 SSM:谱方法

https://github.com/tttamaki/ICP-test https://github.com/tttamaki/SICP-test

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

icp 算法原理是: 选取目标点云P和源点云Q,按照一定的约束条件,找到最邻近点(pi,qi),然后计算出最优R和t(旋转和平移), 使得误差函数最小,误差函数E(R,t): 基本算法流程: 1.在目标点云P中选取点集pi. 2.在源点云Q中选取对应的点集qi,使得||qi-pi||==min,也就是距离最小,这里的距离为欧氏距离. 3.计算旋转R和t,使得误差函数最小. 4.此时经过步骤3的R旋转和t平移后得到新的点集pi`,pi`=Rpi+t 5.计算pi`到点集qi的平均距离d. 6.如果

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导