点云之间的转换

Question

我希望能找到一些提示，从哪里开始处理我正在处理的问题。 我正在使用Kinect传感器捕获3d点云。我创建了一个已经工作的3d物体探测器。

这是我的任务：

假设我有一个点云1.我在云A中检测到一个物体，我知道物体的质心位置（x1，y1，z1）。现在我将传感器移动到路径上并创建新的云（例如云2）。在那个云2中，我看到了相同的对象，例如从侧面看，物体检测不正常。

我想将检测到的对象从云1转换为云2，以便在云2中​​获得质心。对我而言，听起来我需要一个矩阵（平移，旋转）来将点从1转换为2。 / p>

想法如何解决我的问题？ 也许ICP？有更好的解决方案吗？

THX！

Answer 1

通常，此任务称为注册。它依赖于对云1中哪些点对应于点2中的哪些云的良好估计（更具体地，其给出云1中的点，云2中的哪个点表示检测到的对象上的相同位置）。 PCL库文档中有一个很好的overview

如果你有这样的信件，那么你很幸运，你可以直接计算一个轮换和翻译，如here所示。

如果没有，您需要估计该通信。对于大致对齐的点云，ICP会做到这一点，但如果您的点云尚未完全对齐，您可能需要首先估算点云中的“关键点”（例如书角，不同颜色等），计算如上所述的旋转和平移，然后执行ICP。正如DJDuff所提到的那样，ICP在实际上在已经近似对齐的点云上工作得更好，因为它使用两个指标中的一个估计对应关系，最小点对点距离或最小点到平面距离，维基百科，后者效果更好在实践中，但它确实涉及估计法线，这可能是棘手的。如果对应距离很远，那么转换也可能是这样。

Answer 2

我认为您所询问的特别是Kinect传感器和Microsoft为其发布的API。

如果您不打算进行重建，可以查看Sensor Fusion命名空间中的AlignPointClouds功能。这应该自动处理，方法类似于@pnhgiol给出的答案。

另一方面，如果您正在进行重建以及点云变换，那么重建类就是您正在寻找的。所有这些都可以找到，here。