pcl点云配准,点云库pcl从入门到精通 pdf

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本文章向大家介绍6:C++搭配PCL点云配准之FPFH特征，主要包括6:C++搭配PCL点云配准之FPFH特征使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个

一、pcl点云配准结果不同

∩△∩ 一、算法概述正态分布(NDT)变换算法是一个配准算法，他应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定联合和点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配把在不同坐标系中测量得到的数据点进行坐标变换以得到整体的数据模型问题的关键是如何求得旋转矩阵r平移向量t使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小PCL--点云配

二、pcl点云配准程序

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三、pcl点云配准 cpp

这篇文章是PCL官网关于两个点云配准的一个demo,我翻译了一下并做了一点小修改。使用的是ICP算法，该程序将加载点云并对其施加刚性变换。之后，ICP算法会将变换后pcl::PointCloud::Ptr cloud_xyz(newpcl::PointCloud()); pcl::io::savePCDFileASCII("./monkey_rotated_trans.pcd",*cloud_icp); 完整的PCL点云配

四、pcl点云配准算法

(1)关于点云的配准1.首先给定源点云与目标点云。2.提取特征确定对应点3.估计匹配点对应的变换矩阵4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换配准的流程图通过特征点的匹配步骤(1)计算源点(new pcl::PointCloud); //建立kdtree来进行近邻点集搜索pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree