点云作为一种三维表示方式，得到广泛应用的同时，也产生了对点云处理的诸多挑战。点云配准是其中一项非常值得研究的工作，点云配准旨在将多个点云正确配准到同一个坐标系下，形成更完整的点云。点云配准要应对点云非结构化、不均匀、噪声等的干扰，要以更短的时间消耗达到更高的精度，但是时间消耗和精度往往是矛盾的，但在一定程度上优化是有可能的。点云配准广泛应用于三维重建、参数评估、定位和姿态估计等领域，在自动驾驶、机器人、增强现实等新兴应用上也有点云配准技术的参与。
2021-07-26 14:05:50
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利用Python实现的空间点聚类算法，设有一空间点云数据，输入之后，设定要聚类的数目，然后可以得到每个类别的中心点以及每个类别的点集。测试程序中会用到vtk进行显示，使用者自行下载安装vtk(pip install vtk)。
2021-07-26 11:51:37
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针对如何方便快捷且准确地获取物体完整面形三维点云数据的问题,提出一种利用旋转台参数标定结果辅助实现多视角三维点云粗拼接的新方法。该方法将一个二维标定靶作为坐标系转换桥梁,仅需两个位置的坐标系关系,即可建立转台转角和不同局部测量坐标系之间的非线性模型,实现对多个测量视角下三维点云的粗配准,为最近点迭代(ICP)算法提供了良好的初值,增加了ICP算法的稳健性。实验表明该方法操作简便、快捷、易实现,拼接后点云误差不大于0.12 mm。
2021-07-24 17:44:48
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