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PCL中的GICP使用情况

PCL中的GICP（Generalized Iterative Closest Point）是一种基于点云的配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐。它是一种迭代的最近点匹配算法，通过最小化点云之间的距离来寻找最佳的刚体变换，从而实现点云的配准。

GICP算法的主要步骤包括：

  1. 初始化：选择一个初始的刚体变换矩阵。
  2. 最近点匹配：通过寻找每个源点云中的最近邻点来建立点对之间的对应关系。
  3. 计算权重：根据点对之间的距离计算权重，用于后续的优化过程。
  4. 优化刚体变换：使用加权最小二乘法优化刚体变换矩阵，使得点云之间的距离最小化。
  5. 终止条件判断：根据迭代次数或者优化的收敛情况判断是否终止。

GICP算法在点云配准领域具有广泛的应用场景，例如三维重建、目标识别与跟踪、机器人导航等。它可以用于匹配不同时间或者不同传感器采集的点云数据，实现点云的融合和对齐。

在腾讯云的产品中，与点云处理相关的产品包括云原生容器服务（TKE）、云原生数据库TDSQL、云原生数据仓库CDW、云原生分布式数据库TBase等。这些产品可以提供高性能的计算和存储能力，支持大规模的点云数据处理和分析。

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PCL中Kd树理论

02 应用背景 比如SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。...k-d树算法就是要确定图1中这些分割空间的分割线（多维空间即为分割平面，一般为超平面）。下面就要通过一步步展示k-d树是如何确定这些分割线的。 ?...最后生成的k-d树如图3所示。 ? 04 PCL中k-d树的最邻近查找 在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...此例中先从（7,2）点开始进行二叉查找，然后到达（5,4），最后到达（2,3），此时搜索路径中的节点为，首先以（2,3）作为当前最近邻点，计算其到查询点（2.1,3.1...那么各种编程语言实现Kd tree的代码网址： https://rosettacode.org/wiki/K-d_tree PCL中关于K-D树的算法已经实现，是实现其他算法的基础，比如在使用滤波算法，

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PCL库中的C++特性

要学会PCL首先要对C++进行学习，所以这里我们首先对PCL库的代码中常见的C++的技巧进行整理和概述，并且对其中的难点进行细化讲解。...首先我们搞清楚PCL库的文件形式、是一个以CMake构建的项目，库中主要以cpp,.h，.hpp文件三种文件形式。...那我们知道cpp是C++工程中函数实现的代码，以下是根据PCL库中的代码中常用的C++特征。...基本介绍请查看文章：点云及PCL编程基础 .h和.hpp文件的区别 与*.h类似，hpp是C++程序头文件，其实质是将cpp中的实现代码放在.hpp文件中，定义与实现都包含在同一个文件中，在使用的时候只需要...#define PCL_EXPORTS __declspec(dllexport) 一般而言，动态链接库中定义有两种函数：导出函数(export function)和内部函数(internal function

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pcl的使用基础，python-pcl安装

option开关with_docs true，生成html文档 PCD width、height绘制的网格中，height>1有序点云，height==1无序点云 sensor_origin_ 中心点... ne; ne.setInputCloud (cloud); //创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量 //基于给出的输入数据集...由一个有其他约束条件的二叉树组成。 OCTree 查找临近点。描述三维坐标系中的8个象限。.../build.sh即可，执行过程中出现错误，需要修改setup.py文件的pcl版本，vtk6.3版本，提示libtk*.so找不到，在setup.py中删除即可（和我安装的apt install libvtk6...-dev不同） 最后： 拷贝pcl文件夹下的所有文件到python的site-packges/pcl下（setup.py不拷贝这些文件，否则python import pcl智能在python-pcl

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PCL中八叉树理论

3D点云中的应用最为广泛，KD树的理论基础在上一篇推文中已经讲解，那么我们知道PCL库中已经对KD树和八叉树的数据结构的建立和索引的方法进行的实现，以方便在此基础上的其他点云的处理操作。...这样，可以在内存中以紧凑的方式来表示线性表，可以不用指针或者仅用一个指针表示即可。 ?...PCL中octree模块以及类的介绍 PCL中octree库提供了octree的数据结构，利用FLANN进行快速领域检索，领域检索在匹配，特征描述子计算，领域特征提取中是非常基础的核心操作。...PCL中octree 在压缩点云数据方面应用 点云由海量的数据集组成，这些数据通过距离、颜色、法线等附加信息来描述空间三维点。...PCL库提供了点云压缩功能，它允许编码压缩所有类型的点云，包括无序点云，它具有无参考点和变化的点尺寸、分辨率、分布密度和点顺序等结构特征。

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python-pcl以及相关资料分享

如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用 Ubuntu下PCL官方提供安装方式是： sudo add-apt-repository...是很简单的 ，那么Python的PCL库的安装也是有教程的，但是相对于C++的库就比较小，例程也比较少，所以，操作有兴趣的同学可以查询网址 https://github.com/strawlab/...and integration; saving and loading PCD files segmentation SAC smoothing filtering registration (ICP, GICP...(pcl.SAC_RANSAC) indices, model = seg.segment() 有兴趣的可以翻看相应的网页，此网页中涉及到Ubuntu ，macOSX,和windows系统下的源码下载。...对于微信交流群里的分享的资源都已经存在网盘中，现在分享一下，有资料的可以私信给我，待我整理好再分享出去，您也可以对自己的工作总结成Word文档，让更多的人看见并分享 （1） http://web.stanford.edu

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如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用 Ubuntu下PCL官方提供安装方式是： sudo add-apt-repository...，那么Python的PCL库的安装也是有教程的，但是相对于C++的库就比较小，例程也比较少，所以，操作有兴趣的同学可以查询网址 https://github.com/strawlab/python-pcl...; saving and loading PCD files segmentation SAC smoothing filtering registration (ICP, GICP, ICP_NL)...(pcl.SAC_RANSAC)indices, model = seg.segment() 有兴趣的可以翻看相应的网页，此网页中涉及到Ubuntu ，macOSX,和windows系统下的源码下载。...对于微信交流群里的分享的资源都已经存在网盘中，现在分享一下，有资料的可以私信给我，待我整理好再分享出去，您也可以对自己的工作总结成Word文档，让更多的人看见并分享 （1） http://web.stanford.edu

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PCL中SHOT1344描述子

半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！...2、将球形坐标系从半径、经度和纬度三个维度划分成32个区域，半径分为内外球2份、维度分成2份、经度分成8份（图1中仅显示经度分成4份）。...为了减少边界的影响，SHOT采用的是四线性插值，既局部直方图中的相邻单元和与网格的相邻细分相对应的局部直方图中具有相同索引的单元。...，仍然关注PCL中涉及到的算法理论学习。...同时我们招募想加入经营微信公众号的小伙伴，以及想在公众号中创建自己原创专栏分享的童鞋（点赞收入将全部给到作者）。让我们一起分享并进步！欢迎大家积极转发！ ?

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kd-tree理论以及在PCL 中的代码的实现

k-d树算法就是要确定图1中这些分割空间的分割线（多维空间即为分割平面，一般为超平面）。下面就要通过一步步展 示k-d树是如何确定这些分割线的。 ? ? ?...，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...此例中先从（7,2）点开始进行 二叉查找，然后到达（5,4），最后到达（2,3），此时搜索路径中的节点为，首先以（2,3）作为 当前最近邻点，计算其到查询点（2.1,3.1...PCL中kd_tree模块及类的介绍 类KdTree关键成员函数 virtual void pcl::KdTree::setInputCloud ( const PointCloudConstPtr...近邻，两个向量中，一个存储搜索到查询点近邻的索引，另一个存储对应近邻的距离平方 int K = 10; std::vector pointIdxNKNSearch(K); //存储查询点近邻索引

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点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 ? ? 2....GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT FPCS、KFPSC、SAC-IA Line Segment Matching、ICL ?...变化检测 当无序点云在连续变化中，八叉树算法常常被用于检测变化，这种算法需要和关键点提取技术结合起来，八叉树算法也算是经典中的经典了。 9....点云数据管理 点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染 PCL库简介 点云数据处理中，不仅涉及前段数据的输入，中间数据和处理，还涉及到后端点云的渲染显示，...PCL在点云数据处理中的地位犹如OpenCV在图像处理领域的地位，如果你接触三维点云数据处理，那么PCL将大大简化你的开发。 声明：本文系网络转载，版权归原。如涉版权，请联系删！

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4DRadarSLAM: 基于位姿图优化的大规模环境下的4D成像雷达SLAM系统

作者：Jun Zhang, Huayang Zhuge , Zhenyu Wu, Guohao Peng, Mingxing Wen, Yiyao Liu and Danwei Wang 编辑：点云PCL...扫描匹配：在这一步中输入是上一个关键帧和一个新帧，目标是找到变换矩阵，由于4D雷达的点云含有噪声，不容易提取几何特征（如边和平面），GICP相对于ICP和NDT来说能够输出可接受的结果。...因此提出了一种名为自适应概率分布-GICP（APDGICP）的新算法，它考虑了GICP中每个点的空间概率分布。...iii) 准确的回环闭合显著提高了准确性，而在后端中，GICP和APDGICP之间的差异变得较小。因此，正确的回环闭合和后端优化对性能贡献很大。...在前端估计雷达自身速度以去除动态物体，并提出了APDGICP算法，它考虑了原始GICP中每个点的概率分布，用于扫描匹配。在闭环检测中引入了几种闭环筛选方法，使用强度扫描上下文来查找闭环候选项。

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