主要内容

pcregistercpd

采用CPD算法配准两点云

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语法

tform = pcregistercpd(移动、固定)
[tform, movingReg] = pcregistercpd(移动、固定)
［＿＿＿、rmse] = pcregistercpd(移动、固定)
［＿＿＿] = pcregistercpd(移动、固定、名称、值)

描述

例子

tform= pcregistercpd (移动，固定）返回使用相干点漂移(CPD)算法将移动点云与固定点云注册的转换［1］．

请注意

考虑使用下采样点云pcdownsample之前使用pcregistercpd来提高注册的效率。

［tform，movingReg) = pcregistercpd (移动，固定）还返回与固定点云对齐的转换点云。

［＿＿＿，rmse) = pcregistercpd (移动，固定）也返回对齐点云之间的欧氏距离的均方根误差，使用前面的任何语法。

［＿＿＿) = pcregistercpd (移动，固定，名称,值）使用一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。

例子

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打开生活的脚本

将点云数据加载到工作区中。从工作空间中的点云数据中提取移动点云和不动点云。

handData =负载(“hand3d.mat”）;移动= handData.moving;固定= handData.fixed;

为了提高CPD配准算法的效率和精度，对移动点云和定点云进行下采样。

movingDownsampled = pcdownsample(移动,“gridAverage”, 0.03);fixedDownsampled = pcdownsample(固定的,“gridAverage”, 0.03);

在注册前显示下采样的点云。

图pcshowpair (movingDownsampled fixedDownsampled,“MarkerSize”, 50)包含(“X”) ylabel (“Y”) zlabel (“Z”)标题(“注册前的点云”)({传奇“移动点云”，固定的点云的}，“输入TextColor”，' w ')传说(“位置”，“southoutside”）

图中包含一个轴对象。配准前带有标题点云的轴对象包含两个散点类型的对象。这些对象分别代表移动点云和固定点云。

使用CPD算法执行非刚性配准。

tform = pcregistercpd (movingDownsampled fixedDownsampled);movingReg = pctransform (movingDownsampled tform);

注册后显示下采样的点云。

图pcshowpair (movingReg fixedDownsampled,“MarkerSize”, 50)包含(“X”) ylabel (“Y”) zlabel (“Z”)标题(“注册后的点云”)({传奇“移动点云”，固定的点云的}，“输入TextColor”，' w ')传说(“位置”，“southoutside”）

图中包含一个轴对象。配准后带有标题点云的轴对象包含2个散点类型的对象。这些对象分别代表移动点云和固定点云。

输入参数

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移动点云，指定为pointCloud对象。

定点云，指定为pointCloud对象。

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“MaxIterations”,20在20次迭代后停止CPD算法。

转换类型，指定为逗号分隔对，由“转换”和“非刚性的”，“刚性”,或仿射的字符向量或字符串标量。

数据类型:字符|字符串

相对于正态分布的异常值的预期百分比，指定为逗号分隔对组成“OutlierRatio”和范围[0,1)的标量。增加这个值可以减少离群值和噪声的影响。

数据类型:单|双

CPD停止前的最大迭代次数，指定为逗号分隔对，由“MaxIterations”一个正整数。

数据类型:单|双

连续CPD迭代之间的公差，指定为逗号分隔的对，由“宽容”和一个标量。当连续迭代之间测量的对数似然函数值的绝对百分比变化达到或低于指定的公差值时，算法停止。降低这个值会增加更好对齐的可能性。

数据类型:单|双

点之间的交互，指定为逗号分隔对，由“InteractionSigma”和表示高斯滤波器标准差的正标量。典型值在[1.5,3]范围内。增加这个值会增加点云中的点之间的交互。因此，你可以观察到点云中的相干运动，并且每个点都经历相同的位移。或者，降低这个值会减少点云中的点之间的交互。因此，可以观察到点的局部位移，输出位移场表现出局部变形。

请注意

要使用此名称-值对，“转换”必须“非刚性的”．

数据类型:单|双

运动平滑权值，指定为逗号分隔对组成“SmoothingWeight”一个正标量。典型值在[0.1,10]范围内。增加这个值以在输出位移场中产生更相干的运动。

请注意

要使用此名称-值对，“转换”必须“非刚性的”．

数据类型:单|双

显示进度信息，由逗号分隔的对组成“详细”和一个逻辑标量。集“详细”来真正的显示进度信息。

数据类型:逻辑

请注意

这两个“MaxIterations”和“宽容”作为停止标准。当满足任意一个停止条件时，即迭代次数达到时，算法停止MaxIterations或者对数似然函数的绝对百分比变化小于等于宽容．

输出参数

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转换，返回为rigid3d，affine3d物体，或者位移场。tform是一种三维变换，用来记录移动的点云，移动到定点云，固定．属性的值决定输出类型变换财产。

变换属性值 tform
“刚性” rigid3d对象
仿射的 affine3d对象
“非刚性的” 属性的大小和数据类型相同的数字矩阵位置移动点云对象的属性，移动．

变换点云，返回为pointCloud对象。变换后的点云与不动点云对齐，固定．

均方根误差，作为一个正实数返回。rmse为对齐点云之间的欧氏距离。

数据类型:双

算法

参考文献

Myronenko, A.，和X. Song。点集配准:相干点漂移模式分析与机器智能(TPAMI)论文集．第32卷，第12期，2010年12月，第2262-2275页。

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对象

主题

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