PCL 3D-SIFT关键点检测(Z方向梯度约束

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 SIFT关键点检测

2.1.2 可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果


PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接:

PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)


一、概述

        3D-SIFT关键点检测是SIFT算法在三维点云中的扩展应用。与二维图像的SIFT类似,它通过尺度空间的构建和局部特征检测来提取点云的关键点。在三维点云中,SIFT可以通过计算每个点在Z方向的梯度,找到具有几何显著特征的关键点,适用于物体识别、特征匹配、点云配准等应用场景。

1.1原理

        SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法通过建立图像的尺度空间来提取关键点。<

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_47947920/article/details/142782319
pcl
今日推荐