以函数registration_icp为参数

发布时间：2025-06-24 21:06:45  作者：北方职教升学中心  阅读量：167

3.3计算数据。

一、

2.1关键函数。

import copyimport open3d as o3dimport numpy as npdef load_point_clouds(source_path, target_path):    """    加载源云和目标点云。
最小化误差：新的刚体变换是通过最小化这些垂直距离来估计的。
从计算源点到该表面的垂直距离。
3.1原始点云。实现效果。   ICP（基于点对面;Iterative Closest Point）配准算法是ICP的变体，它通过最小化源点云中每个点到目标点云表面的距离来实现配准。
迭代：应用计算得到的刚体变换，并重复上述步骤󿀌直到误差收敛或达到最大迭代次数。计算两个主要指标。
3.2准备后点云。
具体步骤如下：a;
初始化：选择一个初始变换（通常是单位变更）初步对齐源点云和目标点云。    """    # 加载源云和目标云    source, target = load_point_clouds("hand.pcd", "hand_trans.pcd")        # 计算法向量    compute_normals(source)    compute_normals(target)    # 设置准确的参数    threshold = 1    trans_init = np.array([        [0.98194534, -0.18295687, -0.04806395, 0.65088957],        [0.11626176, 0.78413388, -0.60960419, 4.19087836],        [0.14921985, 0.59300999, 0.79124749, 0.42555584],        [0, 0, 0, 1]    ])    # 对初始对齐进行评估    evaluation = evaluate_initial_alignment(source, target, threshold, trans_init)    print("Initial alignment:", evaluation)    # 执行点对面 ICP 配准    icp_result = apply_icp(source, target, threshold, trans_init)    print("ICP Result:", icp_result)    print("Transformation Matrix:")    print(icp_result.transformation)    # 可视化配准结果    draw_registration_result(source, target, icp_result.transformation)if __name__ == "__main__":    main()。    参数:    - source: 源点云    - target: 目标点云    - threshold: 准确的距离阈值    - init_transformation: 矩阵的初始变换    - max_iteration: 最大迭代次数    返回:    - ICP #xfff0配准结果�包括变换矩阵和 fitness    """    icp_result = o3d.pipelines.registration.registration_icp(        source, target, threshold, init_transformation,        o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPlane(),        o3d.pipelines.registration.ICPConvergenceCriteria(max_iteration=max_iteration)    )    return icp_resultdef draw_registration_result(source, target, transformation):    """    可视化配准结果。是：
源点云中的每个点，在目标点云中找到最近的一面。
点对面ICP配准算法。    参数:    - source: 源点云    - target: 目标点云    - transformation: 转换矩阵，将源点云对齐到目标点云    """    source_temp = copy.deepcopy(source)  # 复制源点云，避免修改原始数据    target_temp = copy.deepcopy(target)  # 目标点云复制    source_temp.paint_uniform_color([1, 0, 0])  # 源点云标记为红色    target_temp.paint_uniform_color([0, 1, 0])  # 目标点云标记为绿色    source_temp.transform(transformation)  # 对源点云应用变换矩阵    o3d.visualization.draw_geometries([source_temp, target_temp],                                       width=800, height=800, mesh_show_back_face=False)def main():    """    主函数，执行整个点云配准流程。
2、
2.1关键函数。
 Open3D点云算法汇总及实战案例汇总目录地址：
Open3D点云算法和点云深度学习案例总结;长期更新）#xfff0;-CSDN博客。inlier_RMSE计算所有内部对应关系的均方根误差RMSE。：计算源点与目标面之间的垂直距离（错误）。该类。

Initial alignmentRegistrationResult with fitness=1.000000e+00, inlier_rmse=1.838722e-01, and correspondence_set size of 327323Access transformation to get result.Apply point-to-plane ICPRegistrationResult with fitness=1.000000e+00, inlier_rmse=1.660569e-07, and correspondence_set size of Access3273 transformation to get result.Transformation is:[[ 1.00000001e+00 3.24158871e-10 5.54218013e-09 -3.07668001e-08] [ 1.41976912e-09 7.07106784e-01 -7.07106783e-01 4.99999999e+00] [-7.42239601e-10 7.07106783e-01 7.07106780e-01 1.00000000e+00] [ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]]。

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一、核心思想。

核心思想1.1。

目录。概述。

三、

2.2完整代码。

2.2完整代码。

3.3计算数据。
3、

3.2配备后点云。 参数: - source_path: 云文件路径的源点 - target_path: 目标点云文件路径 返回: - source: 加载的源点云对象 - target: 加载的目标点云对象 """ source = o3d.io.read_point_cloud(source_path) target = o3d.io.read_point_cloud(target_path) return source, targetdef compute_normals(point_cloud, radius=0.01, max_nn=30): """ 计算点云的法向量。越低越好。

二、这一步通常通过最近的邻居搜索来实现。在计算点对面提供ICP目标函数的残差和雅可比矩阵的函数。以函数registration_icp为参数，实现效果。

第三， 参数: - point_cloud: 点云对象 - radius: 搜索半径，控制法向量计算范围 - max_nn: 控制邻居数量的最大值 """ point_cloud.estimate_normals( search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius, max_nn=max_nn))def evaluate_initial_alignment(source, target, threshold, transformation): """ 评估点云的初始对齐。fitnes计算重叠区域（内点对应/目标点数）。evaluate_registration。

1.2实现步骤。实现代码。达到效果。 参数: - source: 源点云 - target: 目标点云 - threshold: 距离阈值 - transformation: 矩阵的初始变换 返回: - 评估结果󿀌包括 fitness 和 RMSE 等信息 """ return o3d.pipelines.registration.evaluate_registration(source, target, threshold, transformation)def apply_icp(source, target, threshold, init_transformation, max_iteration=30): """ 使用点对面 ICP 精确准确。

核心思想1.1。点对面ICP可以提供更好的准确性，特别是当目标点云具有复杂的几何形状时。

3.1原点云。

计算误差。与传统的点对点ICP算法相比，在某些情况下，

1.2实现步骤。

二、实现代码。

三、

最近的面对面配对：源点云中的每个点，在目标点云中找到最近的面条（通常由三角形网格表示）。TransformationEstimationPointToPlane()。

1、因为函数transformand paint_uniform_color将更改点云，可视化部分调用copy.复制deepcoy并保护原始点云。

刚体变换（通过最小化这些垂直距离来估计;#xfff09旋转和平移;，将源点云与目标点云对齐。

     。该函数。运行点对面的ICP以获得结果。概述。越高越好。