在pcl中使用icp算法

Question

我试图在pcl库中使用icp算法，并且几乎没有问题：

1. 我应该像这样生成icp：

   pcl::IterativeClosestPoint <``pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
   

   或

   pcl::PointXYZRGB. 
   

2. 最后的icp得分为0.

我可以做些什么来帮助它成功吗？

Answer 1

1. 您应该使用上面提到的第一个选项。它创建迭代关闭点的实例。要保存生成的云，您应该使用类似

   的内容

   pcl :: PointCloud Final;

2. 得分为0表示算法已收敛。

Answer 2

1. 您可以在此处查看示例代码及解释：

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/iterative_closest_point.php

pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputCloud(cloud_in);
icp.setInputTarget(cloud_out);

1. 低健身分数，如0，是一个很好的结果，是的。这可以解释为您尝试适合的两个点云之间的剩余距离。

   2.1。低适应度分数并不一定意味着icp收敛（如果健康分数为0，但显然确实如此，因为它是最佳的），对于任何其他非最佳健身分数，您可以检查icp是否与此线路融合代码：

   icp.hasConverged() = 1 (true)