点云库PCL学习教程 13.3.3官方中文文档
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2018-03-02
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如何使用正态分布变换
在本教程中，我们将介绍如何使用正态分布变换（NDT）算法来确定两个超过 100,000 点的两
个大点云之间的刚性变换。NDT 算法是一种配准算法，使用应用于 3D 点统计模型的标准优化
技术来确定两个点云之间最可能的配准。有关 NDT 算法内部工作原理的更多信息，请参阅
Martin Magnusson 博士的博士论文“三维正态分布变换 - 用于配准，表面分析和环路检测的高
效表示法”。
代码
首先，下载数据集 room_scan1.pcd
和 room_scan2.pcd
并将它们保存到磁盘。这些点云包含
来自不同视角的同一房间的 360 度扫描。
然后，在您最喜欢的编辑器中创建一个文件，并将以下内容放入。我用
normal_distributions_transform.cpp 这个教程。
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#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/ndt.h>
#include <pcl/filters/approximate_voxel_grid.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
int
main (int argc, char** argv)
{
// Loading first scan of room.
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud
(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>
("room_scan1.pcd", *target_cloud) == -1)
{
PCL_ERROR ("Couldn't read file room_scan1.pcd \
n");
return (-1);
}
std::cout << "Loaded " << target_cloud->size () <<
" data points from room_scan1.pcd" << std::endl;
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