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基于PCL开源库fpfh+icp算法实现点云配准
基于PCL开源库fpfh+icp算法实现点云配准
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2020-03-27
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利用PCL开源库编写代码FPFH+ICP算法实现点云高精度配准，并计算配准误差！基于PCL库版本1.9！
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icp.zip_ICP算法_PCL点云配准_icp_点云算法_点云配准
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3维点云的配准基本算法，基于pcl库的icp算法程序
pcl调用icp算法拼接两个点云
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5星 · 资源好评率100%
pcl调用icp算法拼接两个点云 PCL:1.8.1 IDE:vs2017 拼接两个角度的点云 main.cpp. #include //标准输入输出头文件 #include //I/O操作头文件 #include //点类型定义头文件 #define BOOST_TYPEOF_EMULATION //要加在#include
FPFH点云配准
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用FPFH方法进行点云配准，包含一个两个源文件和一个头文件，头文件包括RANSAC和FPFH特征的定义，源文件其中一个是FPFH特征的提取，还有一个是主函数，主要是各种接口。通过该方法可以比较好的进行点云配准
点云配准，fpfh
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点云配准，fpfh，初始矩阵的计算
pcl计算点云的fpfh特征
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代码实是在vs2017配置的PCL1.9.0环境下运行成功的，用来获得三维点云的FPFH特征。运行没有问题。
点云配准算法fpfh，C++,pcl库，亲测可用
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点云配准算法FPFH代码，可读取pcd文件，如果要读取ply文件需要自己改代码，或者将ply文件转换为pcd
基于PCL开源库ndt+icp算法实现点云配准实例测试代码
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利用PCL开源库编写代码NDT+ICP算法实现点云高精度配准，包括粗配准+精配准，并计算配准误差！基于PCL库版本1.9！
点云配准算法四点法+icp代码，C++ ,PCL库
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点云配准算法四点法代码，需要读取pcd文件，如果要读取ply文件需要自己改代码，或者将ply文件转换为pcd文件
点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc.zip
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几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差 几个点云配准的算法：点云配准PFH、FPFH、icp、NDT、3Dsc：粗配准算法，并计算出误差
PCL点云-RGBD图像ICP迭代最近点之点云配准与匹配
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读取两幅RGBD图像，转换至点云类型利用迭代最近点ICP算法执行点云配准与匹配
基于ICP算法的点云配准研究_朱琛琛_ICP文章_ICP算法_icp_点云配准_
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5星 · 资源好评率100%
关于介绍点云配准的文章，可以进行相关方面的初步了解。
ICP算法matlab实现_点云配准_点云ICP_激光雷达icp_激光雷达_点云数据
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5星 · 资源好评率100%
很好地实现了激光雷达点云的ICP配准，附带数据
点云配准icp算法及三个实现实例Matlab
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Matlab实现的经典icp点云数据配准算法，内含三个实例，二维平面下、三位平面下点云数据配准matlab实现程序
点云配准ICP算法
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这个代码是自己按照算法流程写的，调用了OpenCV的Eigen数学库，没用函数也都在这一个文件，适合新手学习，同时也希望大家可以对我提出意见改正
点云配准4pcs算法
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5星 · 资源好评率100%
4PCS算法就是用P上的四个共面点集合作为基础集合B,然后在Q上迅速找到所有与B近似全等(两个四点集合可以被匹配)的包含四个点的子集。可以和之前上传的super作对比。。代码来自于官网
ICP+NDT点云配准
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4星 · 用户满意度95%
PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
用来描述点云局部特征的快速点特征直方图(FPFH)算法的matlab实现
浏览：169
4星 · 用户满意度95%
[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
SAC粗配准+fpfh点云描述+ICP配准代码
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5星 · 资源好评率100%
用于目标点云与原点云之间的变换矩阵，基于PCL1.11.1版本， 修改至https://blog.csdn.net/peach_blossom/article/details/78506184
icp点云配准代码python
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简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。简单的icp配准方法，python写的，只能实现简单的配准，用于做对比试验。
fpfh_FPFH_fpfh数据_点云匹配_
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5星 · 资源好评率100%
里面有源数据和目标数据，还有属性表，可以直接利用。通过程序可以实现点云的fpfh的配准
基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法，matlab实现
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5星 · 资源好评率100%
读研期间做的文献复原，关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍，用bunny数据做的测试，每一步都有画图，结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。
icp的源代码
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4星 · 用户满意度95%
著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterat
ICP算法源代码（拿走不谢）
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ICP算法的C++源代码。迭代最近点法（Iterative Closest Points Algorithm）。基本思想是：根据某种几何特性对数据进行匹配，并设这些匹配点为假想的对应点，然后根据这种对应关系求解运动参数。再利用这些运动参数对数据进行变换。并利用同一几何特征，确定新的对应关系，重复上述过程。
test_peizhun.rar_pcl 点云拼接_点云处理_点云库_点云配准
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基于PCL的点云配准处理主程序，基于点云库实现，可以进行点云的拼接
点特征直方图（PFH）算法的matlab实现，以及基于PFH的点云拼接实验
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[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法，并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布)，仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢，我将代码分为三块，依次运行PFH_demo.m（关键点提取）、PFH_demo2.m（PFH计算，耗时）、PFH_demo3.m（拼接实验与结果展示）。代码中实现的是64
ICP算法源程序
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两个点云之间的匹配算法，很经典，适应于刚性点云之间的匹配。对于柔性点云匹配效果不好!
点云配准Super-4PCS
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点云配准算法super-4pcs，是4pcs算法的升级版，代码来自于官网。
点云配准方法之四点法
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代码主要实现点云配准之四点法，用于全局配准中，对于重叠率较低的配准具有较好的效果，同时，四点法配准结束后，利用icp精配准方法，实现点云精确配准。
点云配准方法
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关于点云拼接的方法，基于一种旋转平台的算法，更好解决点云拼接。
ICP with PCL
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5星 · 资源好评率100%
使用PCL进行ICP点云配准，直接输入点云的txt文件，可以输出显示效果和配准的RT矩阵
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fpfh+icp.rar
（1个子文件）
fpfh+icp.cpp
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guyuanyuangg
2020-10-21
太坑了，跟别人公开的一样
junlynwoo
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