Kann die Registrierung von pcl eine synthetische Wolke mit einem erzeugten ausrichten?

Question

Ich habe eine 3D-Punktwolke, die durch ein Bild erhalten wird (unter Verwendung von Tiefen- und Disparitätskarten).Diese Wolke ist laut, und seine "Kurven" sind nicht glatt.Ich muss es mit einer synthetisch erzeugten Wolke desselben Objekts anpassen. Ich habe einige Forschungen zur Anmeldung gesucht und ein paar seiner Algorithmen getestet und ich bekam gute Ergebnisse mit einigen Wolken und sehr schlechten Ergebnissen mit anderen.Das hat mich gefragt. Ist das ein Registrierungsproblem? Wenn nicht, welche Art von Problem ist das? Haben Sie jemanden zuvor mit etwas gearbeitet?Könnten Sie mir ein Material empfehlen, um zu studieren?

ps.: Eine Probe der ersten Wolke ist angebracht.Der zweite ist der Stanford-Bunny. Anhang: Erzeugte Cloud

Answer 1

Dies ist auch eng mit der -Objekterkennung zusammenhängt, die in der Welt der 3D-Modell-basierten Wahrnehmung eng mit der Haltung der Schätzung verbunden ist.Ein Problem, das häufig in der Objekterkennung auftaucht, ist, welche Skalen skaliert, um die Funktionen zu ignorieren.Berechnen von Merkmalen in größerem Maßstab ist ein Weg, um solches Geräusch loszuwerden.

Hier ist ein gewisser Lesen, bezogen auf die Merkmalsberechnung von Normalen, von den PCL-Tutorials.Wenn ich mich zu Recht erinnere, haben dies einige interessante Noten über Skala:

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_estimation.phps.phpNormalschätzung