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

笔者在今天升级了最新版本的IDEA 2019后发现,该版本的IDEA出现了非常诡异的事情如下图: 升级版本后字体居然发生了变化(通过官方导入的我自己的settings文件)还是出现了问题. 问题解决方式: 查找了各大网站无果,决定给IDEA提个Issue. 找到了如下帖子,发现有基友和我遇到了同样的问题.帖子地址 这个不就是IDEA的运行jre不一样嘛.于是我也看了看我的 果然JRE不一样,不管了,强迫症走起,这肯定不能忍!! 最终解决方法: 打开finder,跳转到/Applications/

百度了一下 : http://jingyan.baidu.com/article/d45ad148f383ea69552b808a.html 百度下载 USBoot 打开软件 列表中选择你的U盘,点击此处选择工作模式,打开的菜单选择“用0重置参数”命令,单击“开始”按钮(一路上会弹出提示框,直接点击“确定”和“是”即可 然后在我的电脑下格式化自己的U盘 就OK了

首先,需要卸载项目中的postcss-px2rem. npm uninstall postcss-px2rem --save-dev 其次,安装postcss-px2rem-exclude npm install postcss-px2rem-exclude --save 然后在postcss.js下配置 "postcss-px2rem-exclude": { remUnit: 75, exclude: /node_modules/ } 最后记得把utils.js下的postcss-p

我在用Win32_Disk_Imager工具制作U盘系统盘之后,发现U盘大小变为2M,另外的大小没有被分配,解决办法如下. 打开:http://jingyan.baidu.com/article/59703552e754e48fc00740ed.html 按步骤进行,即可解决问题

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

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

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

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

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

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

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

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

javascript数据结构与算法--二叉树遍历(后序) 后序遍历先访问叶子节点,从左子树到右子树,再到根节点. /* *二叉树中,相对较小的值保存在左节点上,较大的值保存在右节点中 * * * */ /*用来生成一个节点*/ function Node(data, left, right) { this.data = data;//节点存储的数据 this.left = left; this.right = right; this.show = show; } function show()

1.AVAudioSessionCategory说明 1.1 AVAudioSessionCategoryAmbient 或 kAudioSessionCategory_AmbientSound 用于非以语音为主的应用,使用这个category的应用会随着静音键和屏幕关闭而静音. 并且不会中止其它应用播放声音,可以和其它自带应用如iPod,safari等同时播放声音. 注意:该Category无法在后台播放声音 1.2 AVAudioSessionCategorySoloAmbient 或 kA

请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来? 请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来? - 莫驚蟄的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/55917730/answer/154269264

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初学者安装IDEA后需要知道的小技巧 1.输入psvm直接生成 main方法 2.输入sout可以直接生成输出语句 3.代码放大设置 4.注释颜色更改 5.代码字体大小通过Ctrl+鼠标滑轮控制的设置 6.如何创建文件并输入代码 project是最高级的文件项,在project里面可以建立多个module(模块),模块相当于文件里面的小文件:每一个module里面含有一个src文件,src文件则是用来存放Java代码,每当我们需要敲写新的代码则需要在src文件上右键-NEW-Java class