MATLAB点云粗配准——计算FPFH并可视化
在三维重建和点云处理领域，点云的配准是一个重要的任务。点云粗配准是指将两个或多个点云对齐到一个共同的坐标系，以便后续的处理和分析。本文将介绍如何使用MATLAB计算FPFH特征并进行可视化，实现点云的粗配准。
首先，需要明确的是，本文所使用的方法是基于快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms，FPFH）的点云特征描述子。FPFH特征包含了每个点的局部结构信息，可以用于点云的匹配和配准。下面将详细介绍如何计算FPFH特征并进行可视化。
步骤一：导入点云数据
首先，需要导入待处理的点云数据。假设我们有两个点云文件，分别是cloud1.pcd和cloud2.pcd。使用MATLAB中的pcread函数可以方便地导入点云数据。
cloud1 = pcread('cloud1.pcd');
cloud2 = pcread('cloud2.pcd'