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我有两个点云,在 3d 坐标中。一个是另一个的子集,包含更少的点。它们的比例相同。
我需要做的是找到两者之间的平移和旋转。我看过点云库,"Iterative closest point" , 和 Coherent Point Drift ,但是这些匹配方法似乎都期望两个点集包含大部分相同的点,而不是让一个点成为另一个点的较小子集。
我可以使用其中任何一个并进行调整吗?或者是否有另一种算法可以将子集点云与集合匹配?
谢谢。
最佳答案
在无法访问示例数据的情况下,很难向您推荐特定的注册算法。
但是,现在我对所有新的“数据驱动”注册方法感到非常兴奋。
根据我的个人经验,我使用最近这篇论文的方法获得了很棒的注册结果:
https://arxiv.org/abs/1603.08182
这里有可用的源代码:
https://github.com/andyzeng/3dmatch-toolbox
如论文中所述,它优于基于 pcl 描述符的注册方法,我认为它可能适合您的需求。
关于c++ - Set-to-Subset 点云匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43029418/
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