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  • 2022-04-25 15:23:36

    一、原理概述

    正太分布配准算法是一种应用了三维点统计模型的算法,它使用了标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,由于大多数扫描匹配算法需要找到所使用特征之间的对应关系,因此其计算时间往往较长。而NDT由于它在匹配过程中不需要利用对应点的特征计算和匹配操作,所以其时间计算效率较为可观,适合处理大型的点云数据的配准处理。具体的算法过程如下所示:

    总的来看该算法的配准过程分为四个步骤:
    (1)计算目标点云的正态分布,方法是将点云扫描覆盖的区域划分为大小相同的“体素”。每个体素包含一组点。该算法计算每个体素中点的均值和协方差矩阵。
    (2)以初始变换为基础,该算法将源点云与目标点云进行对齐。然后,它根据目标点云正态分布,找到位于点周围体素(在源点云中)的每个对齐点的统计似然之和。
    (3)为了改进配准,该算法最大化源点云在目标点云正态分布上的概率得分。这是通过迭代优化角度和平移估计来实现的。
    (4)使用上一步新的转换重复源点云与目标点云的对齐过程,然后重复优化。当满足最大迭代次数或精度阈值时

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  • 利用matlab点云工具处理点云

    万次阅读 多人点赞 2017-08-23 16:29:50
    利用matlab处理点云本文主要分享利用matlab点云工具的相关模块来处理点云,并通过点云轮廓对点云体积进行简单的估计测量。目录利用matlab处理点云目录 主要的操作流程图 2具体流程 1 点云的读入和显示 2 点云的处理1...

    利用matlab处理点云

    本文主要分享利用matlab点云工具的相关模块来处理点云,并通过点云轮廓对点云体积进行简单的估计测量。

    目录


    1.主要的操作流程图

    Created with Raphaël 2.1.0 .ply点云文件 读入点云数据 显示点云数据 获取点云轮廓 求得点云所占体积 结束处理

    2、具体流程

    2.1 点云的读入和显示

    假设有一个名为pointcloud.ply的点云文件。——ply格式简介

    pc = pcread('path\pointcloud.ply'); %读入点云文件
    pcshow(pc)                      %显示点云

    这里需要注意.ply文件中头文件类似这样的格式:

    element vertex 12
    property float x
    property float y
    property float z
    property uchar blue
    property uchar green
    property uchar red
    

    其中x,y,x是三维点云的空间坐标,后面的b,g,r代表每个点的颜色,后一项目对于纹理映射和显示很重要,可以分别提取出来,随后用pcshow来显示;

    pcread读入的文件后生成

       Location: [850554×3 single]
           Color: [850554×3 uint8]
          Normal: [850554×3 single]
           Count: 850554
         XLimits: [6.5701 15.5542]
         YLimits: [-1.5363 4.2114]
         ZLimits: [-15.7035 0.2691]

    我们可以提取出其中的位置和颜色来进行纹理映射并画图

    figure(1) 
    pc_tmp(:,1) = pc.Location(:,3);     %调整点云的方位的和xyz轴
    pc_tmp(:,2) = pc.Location(:,1);
    pc_tmp(:,3) = pc.Location(:,2);
    pc_col = pc.Color
    pcshow(pc_tmp,pc.Color)

    这里利用CMVS/PMVS方法生成的点云数据作为例子:
    matlab中点云的读入与显示


    2.2 点云的处理

    为了求得这一建筑物的体积,通过获得这一建筑物的轮廓包络来得到其体积。主要利用matlab中的alphaShape函数和volum

    alphaShape
    此函数主要用于从离散的三维空间点云中提取边缘并建立对应的包络:
    shp = alphaShape(x,y,z)

    主要控制参数有alpha值,用于控制生产轮廓的精细程度(越小越细腻)
    ‘RegionThreshold’ 忽略生成包络中的小物体,压制小物体的阈值体积
    ‘HoleThreshold’ 填充包络中的空洞,生成完整的体积形态
    - *alphaShape(x,y,z,alpha,’HoleThreshold ‘,xx,’RegionThreshold’,xx)

    需要注意的是需要将点云的位置坐标转换为双精度的类型。

    x=pc.Location(:,3);y=pc.Location(:,1);z=pc.Location(:,2);%get point out
    x = double(x); y=double(y); z= double(z);
        %获取点云坐标
    alp = 5;region = 0.75;%hole = 1; region = 0.75;
    shp = alphaShape(x,y,z,alp);
        %生产点云的包络数据
    %ref:http://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/alphashape.html
    plot(shp)
            %显示点云包络
    v= volume(shp);
    title(['v= 'num2str(v) ,'m3']%计算体积并显示

    这里写图片描述 

    上图为生成的点云包络(需要仔细条件参数以生成符合需求精度的包络),通过volum可计算此包络所占粗略的体积。

    展开全文
  • 利用matlab处理点云

    千次阅读 2020-03-29 18:46:03
    利用matlab处理点云 目录 主要的操作流程图 2具体流程 1 点云的读入和显示 2 点云的处理 1.主要的操作流程图 .ply点云文件读入点云数据显示点云数据获取点云轮廓求得点云所占体积结束处理 ...

    本文主要分享利用matlab点云工具的相关模块来处理点云,并通过点云轮廓对点云体积进行简单的估计测量。

    目录

     

     


    1.主要的操作流程图

    .ply点云文件读入点云数据显示点云数据获取点云轮廓求得点云所占体积结束处理

    2、具体流程

    2.1 点云的读入和显示

    假设有一个名为pointcloud.ply的点云文件。——ply格式简介

    pc = pcread('path\pointcloud.ply'); %读入点云文件
    pcshow(pc)                      %显示点云

    这里需要注意.ply文件中头文件类似这样的格式:

    element vertex 12
    property float x
    property float y
    property float z
    property uchar blue
    property uchar green
    property uchar red
    

    其中x,y,x是三维点云的空间坐标,后面的b,g,r代表每个点的颜色,后一项目对于纹理映射和显示很重要,可以分别提取出来,随后用pcshow来显示;

    pcread读入的文件后生成

       Location: [850554×3 single]
           Color: [850554×3 uint8]
          Normal: [850554×3 single]
           Count: 850554
         XLimits: [6.5701 15.5542]
         YLimits: [-1.5363 4.2114]
         ZLimits: [-15.7035 0.2691]

    我们可以提取出其中的位置和颜色来进行纹理映射并画图

    figure(1) 
    pc_tmp(:,1) = pc.Location(:,3);     %调整点云的方位的和xyz轴
    pc_tmp(:,2) = pc.Location(:,1);
    pc_tmp(:,3) = pc.Location(:,2);
    pc_col = pc.Color
    pcshow(pc_tmp,pc.Color)

    这里利用CMVS/PMVS方法生成的点云数据作为例子:
    matlab中点云的读入与显示
     


    2.2 点云的处理

    为了求得这一建筑物的体积,通过获得这一建筑物的轮廓包络来得到其体积。主要利用matlab中的alphaShape函数和volum

    alphaShape
    此函数主要用于从离散的三维空间点云中提取边缘并建立对应的包络:
    shp = alphaShape(x,y,z)

    主要控制参数有alpha值,用于控制生产轮廓的精细程度(越小越细腻)
    ‘RegionThreshold’ 忽略生成包络中的小物体,压制小物体的阈值体积
    ‘HoleThreshold’ 填充包络中的空洞,生成完整的体积形态
    - *alphaShape(x,y,z,alpha,’HoleThreshold ‘,xx,’RegionThreshold’,xx)

    需要注意的是需要将点云的位置坐标转换为双精度的类型。

    x=pc.Location(:,3);y=pc.Location(:,1);z=pc.Location(:,2);%get point out
    x = double(x); y=double(y); z= double(z);
        %获取点云坐标
    alp = 5;region = 0.75;%hole = 1; region = 0.75;
    shp = alphaShape(x,y,z,alp);
        %生产点云的包络数据
    %ref:http://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/alphashape.html
    plot(shp)
            %显示点云包络
    v= volume(shp);
    title(['v= 'num2str(v) ,'m3']) %计算体积并显示

    这里写图片描述

    上图为生成的点云包络(需要仔细条件参数以生成符合需求精度的包络),通过volum可计算此包络所占粗略的体积。

    展开全文
  • 本文作为MATLAB点云学习记录的开篇,介绍MATLAB读取、显示和保存点云的内容 点云读取 读取非PCD和PLY格式的文件 点云显示 点云保存 点云读取 MATLAB能够读取PLY或者PCD格式的文件 rabbit = pcread('rabbit.pcd') ...

    本文作为MATLAB点云学习记录的开篇,介绍MATLAB读取、显示和保存点云的内容

    1. 点云读取
    2. 读取非PCD和PLY格式的文件
    3. 点云显示
    4. 点云保存

    点云读取

    MATLAB能够读取PLY或者PCD格式的文件

    rabbit = pcread('rabbit.pcd')
    

    这里读取了那个著名的兔子点云,获取了一个pointCloud对象,这个pointCloud对象包含的属性有

    Location 包含了所有的点信息,每个点的x y z构成一行
    Count 点的总个数
    XLimit YLimit ZLimit 分别包含X Y Z坐标的最小值和最大值,也就是范围
    Color 点的颜色信息,这个暂时先忽略
    Normal 点的法向
    Intensity 
    

    这里展示一下,我读取的rabbit包含的信息
    在这里插入图片描述
    那么随之而来的一个问题就是,该怎么去使用这样的数据呢,比如点云处理需要用到Location里的xyz坐标信息,其实很简单,可以通过“.”直接访问这些信息

    point_xyz = rabbit.Location;
    

    这样现在得到的point_xyz就只包含了rabbit点云的三维坐标

    读取非PCD和PLY格式的文件

    MATLAB提供的pcread函数只能读取pcd或者ply格式的文件,我们知道各种格式的文件是可以相互转化的,可以提前把其它格式的文件利用Geomagic等点云处理软件进行转换就好了,但是似乎太麻烦,其实有更简单的办法:利用pointCloud函数

    rabbit_copy = pointCloud(point_xyz)
    

    刚才我们获得point_xyz只包含点的三维坐标,现在我们可以利用pointCloud将一个N*3的矩阵转换为一个点云,这样我们就可以将点云和矩阵进行相互的转化,是不是很easy

    点云显示

    视觉是最直观的传达方式,有必要将读取的点云或者处理的结果展示出来,MATLAB利用pcshow显示pointCloud对象

    pcshow(rabbit)
    

    在这里插入图片描述
    这里留个伏笔,点云显示的话,MATLAB还有一个pcshowpair函数,下次再说吧

    点云存储

    MATLAB提供的点云存储函数为pcwrite

    pcwrite(rabbit,'rabbit_copy.pcd')
    

    通过这种方法就将刚才的点云对象,保存到名为‘rabbit_copy.pcd’文件里了

    展开全文
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