????????點(diǎn)云配準(zhǔn)本質(zhì)上是將點(diǎn)云從一個(gè)坐標(biāo)系變換到另一個(gè)坐標(biāo)系。

????????點(diǎn)云配準(zhǔn)通常會(huì)需要用到兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。第一類點(diǎn)云數(shù)據(jù)稱為原始點(diǎn)云，用S（source）來表示。第二類點(diǎn)云數(shù)據(jù)稱為目標(biāo)點(diǎn)云，用T（Target）來表示。

????????點(diǎn)云配準(zhǔn)是讓原始點(diǎn)云S在目標(biāo)點(diǎn)云T的坐標(biāo)上進(jìn)行顯示。我們可以通過找到點(diǎn)云中具有相似特征的點(diǎn)云來確定坐標(biāo)的變換關(guān)系。例如，同一個(gè)物體的點(diǎn)云同時(shí)出現(xiàn)在原始點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云中，并且在兩個(gè)點(diǎn)云中有特征相似的部分點(diǎn)云，根據(jù)這些相似的點(diǎn)云信息來計(jì)算出變換關(guān)系。

????????假設(shè)原始點(diǎn)云到目標(biāo)點(diǎn)云發(fā)生的是剛體變換，即原始點(diǎn)云通過旋轉(zhuǎn)和平移即可得到目標(biāo)點(diǎn)云。這里的旋轉(zhuǎn)和平移過程用旋轉(zhuǎn)變換矩陣R和平移變換矩陣T來表示。我們用P(S)表示原始點(diǎn)云中的點(diǎn)，P(T)表示原始點(diǎn)云在目標(biāo)點(diǎn)云坐標(biāo)系中的點(diǎn)。那么這種變換關(guān)系可以表示為：

????????因此，點(diǎn)云配準(zhǔn)的主要任務(wù)是計(jì)算出旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T。

迭代最近點(diǎn)算法(Iterative Closest Point, ICP)

????????第一步：初始化R、T矩陣，根據(jù)R、T矩陣可以得到P(T)，即原始點(diǎn)云在目標(biāo)點(diǎn)云坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。

????????第二步：在目標(biāo)點(diǎn)云中尋找與P(T)最近的點(diǎn)，并且距離小于規(guī)定的閾值，這個(gè)閾值可以自己定義。

????????第三步：對(duì)第二步中匹配到的點(diǎn)計(jì)算歐式距離誤差，并且通過最小二乘法來優(yōu)化R、T矩陣。

????????第四步：將第三步優(yōu)化后的R、T矩陣帶回第一步中，重新進(jìn)行迭代，直到迭代滿足要求后，得到最終優(yōu)化的R、T矩陣。

ICP方法分類

????????ICP方法可分為點(diǎn)到點(diǎn)（PointToPoint）和點(diǎn)到平面（PointToPlane）兩類。

????????PointToPoint：計(jì)算P(t)和目標(biāo)點(diǎn)云T的距離采用點(diǎn)到點(diǎn)之間的距離形式。

????????PointToPlane：計(jì)算P(t)中點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)云T的點(diǎn)所在平面的距離，這里通常需要用到目標(biāo)點(diǎn)云的法向量。

python源碼

????????點(diǎn)云配準(zhǔn)（二）— python open3d ICP方法_Coding的葉子的博客-CSDN博客點(diǎn)云配準(zhǔn)（二）—python open3d ICP方法，含源碼https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124336476

python三維點(diǎn)云研究計(jì)劃_Coding的葉子的博客-CSDN博客_3d點(diǎn)云 python將按照以下目錄持續(xù)進(jìn)行更新……點(diǎn)云格式介紹、點(diǎn)云可視化、點(diǎn)云投影、生成鳥瞰圖、生成前視圖、點(diǎn)云配準(zhǔn)、點(diǎn)云分割、三維目標(biāo)檢測(cè)、點(diǎn)云重建、深度學(xué)習(xí)點(diǎn)云算法……h(huán)ttps://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的点云配准（一）— ICP方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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