经过了一段时间的研bai究gei...终于可以偷得几天闲了. 这里来补个档. 无论是ICP还是TPS,缺乏锚点的前提下.你总是要通过找另一个曲面的最近的点来实现你的work beimat:点数*3,float:点的坐标 feimat:三角数*3,int:顶点序号 首先是一个非精确手动校准. def handfix(thx,thy,thz,k,x,y,z): mat1=np.zeros((3,3),dtype=float) mat2=np.zeros((3,3),dtype=float) mat3…

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…

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…

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…

ICP技术是在MySQL5.6中引入的一种索引优化技术.它能减少在使用 二级索引 过滤where条件时的回表次数 和 减少MySQL server层和引擎层的交互次数.在索引组织表中,使用二级索引进行回表的代价相比堆表中是要高一些的.相关文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html Index Condition Pushdown optimization is use…

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…

QPS:Queries Per Second意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分.客户机使用加权协函数平均方法来计算客…

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…

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联. 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)…

原文链接:http://www.cnblogs.com/chenty/p/5191777.html 工作中尝尝会遇到各种数据库性能调优,除了查看某条SQL执行时间长短外,还需要对系统的整体处理能力有更全局的掌握. QPS:Query per second,每秒查询量 TPS:Transaction per second,每秒事物量 以上两个指标在实际应用中会经常被问到,作为一个项目领导者,必须时刻掌握这些重要指标,并根据相应趋势做出调整. 以下列出上述两个指标的具体算法: QPS = Queri…