PCL 基于FPFH特征描述子获取点云对应关系

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 FPFH特征计算函数

2.1.2 获取点云之间的对应点对函数

2.1.3 可视化函数

2.2完整代码

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三、实现效果


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PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)


一、概述

        在三维点云配准中,特征描述子是用来表示点云中局部几何特性的数学特征。通过比较源点云和目标点云中的特征描述子,可以找到点云之间的对应关系。FPFH(Fast Point Feature Histograms)是点云配准中常用的一种局部特征描述子。本文将介绍如何使用PCL(Point Cloud Library)中的FPFH描述子计算点云的特征,并基于这些特征获取点云之间的匹配点对。

1.1原理

        特征描述子(Descriptor)是一种表示局部几何特征的矢

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