icp演算法的實現
① 集配站優化不包含哪些
摘要 在計算機視覺和模式識別中，點集配准技術是查找將兩個點集對齊的空間變換過程。尋找這種變換的目的主要包括：1、將多個數據集合並為一個全局統一的模型；2、將未知的數據集映射到已知的數據集上以識別其特徵或估計其姿態。點集的獲取可以是來自於3D掃描儀或測距儀的原始數據，在圖像處理和圖像配准中，點集也可以是通過從圖像中提取獲得的一組特徵（例如角點檢測）。
② ICP演算法的介紹
三維空間R3存在兩組含有n個坐標點的點集，分別為： PL和PR。三維空間點集PL中各點經過三維空間變換後與點集PR中點一一對應，其單點變換關系式為：(0-1)上式中，R為三維旋轉矩陣，t為平移向量。在ICP配准方法中，空間變換參數向量X可表示為[9] 。參數向量中四元數參數滿足約束條件為：(0-2)根據迭代的初值X0，由式(0-1)計算新點集Pi為：(0-3)式中，P表示原始未修改過的點集，Pi的下標i表示迭代次數，參數向量X的初始值X0為 。根據以上數據處理方法，ICP配准演算法可以概括為以下七個步驟：1） 根據點集Plk中的點坐標，在曲面S上搜索相應就近點點集Prk；2） 計算兩個點集的重心位置坐標，並進行點集中心化生成新的點集；3） 由新的點集計算正定矩陣N，並計算N的最大特徵值及其最大特徵向量；4） 由於最大特徵向量等價於殘差平方和最小時的旋轉四元數，將四元數轉換為旋轉矩陣R；5） 在旋轉矩陣R被確定後，由平移向量t僅僅是兩個點集的重心差異，可以通過兩個坐標系中的重心點和旋轉矩陣確定；6） 根據式(0-3)，由點集Plk計算旋轉後的點集P』lk。通過Plk與P』lk計算距離平方和值為fk+1。以連續兩次距離平方和之差絕對值 作為迭代判斷數值；7） 當 時，ICP配准演算法就停止迭代，否則重復1至6步，直到滿足條件 後停止迭代
③ ICP演算法的迭代就近點演算法
在20世紀80年代中期，很多學者開始對點集數據的配准進行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元數法提出點集對點集配准方法。這種點集與點集坐標系匹配演算法通過實踐證明是一個解決復雜配准問題的關鍵方法。1992年，計算機視覺研究者Besl和Mckay[3]介紹了一種高層次的基於自由形態曲面的配准方法，也稱為迭代就近點法ICP（Iterative Closest Point）。以點集對點集（PSTPS）配准方法為基礎，他們闡述了一種曲面擬合演算法，該演算法是基於四元數的點集到點集配准方法。從測量點集中確定其對應的就近點點集後，運用Faugera和Hebert提出的方法計算新的就近點點集。用該方法進行迭代計算，直到殘差平方和所構成的目標函數值不變，結束迭代過程。ICP配准法主要用於解決基於自由形態曲面的配准問題。
迭代就近點法ICP就近點法經過十幾年的發展，不斷地得到了完善和補充。Chen和Medioni[4]及Bergevin等人[5]提出了point-to-plane搜索就近點的精確配准方法。Rusinkiewicz和Levoy提出了point-to-p rojection搜索就近點的快速配准方法。Soon-Yong和Murali提出了Contractive-projection-point搜索就近點的配准方法。此外，Andrew和Sing[6]提取了基於彩色三維掃描數據點紋理信息的數據配准方法，主要在ICP演算法中考慮三維掃描點的紋理色彩信息進行搜索就近點。Natasha等人[7]分析了ICP演算法中的點雲數據配准質量問題。
基本原理
三維空間R3存在兩組含有n個坐標點的點集，分別為： PL和PR。三維空間點集PL中各點經過三維空間變換後與點集PR中點一一對應，其單點變換關系式為：
(0-1)
上式中，R為三維旋轉矩陣，t為平移向量。
在ICP配准方法中，空間變換參數向量X可表示為[9] 。參數向量中四元數參數滿足約束條件為：
(0-2)
根據迭代的初值X0，由式(0-1)計算新點集Pi為：
(0-3)
式中，P表示原始未修改過的點集，Pi的下標i表示迭代次數，參數向量X的初始值X0為 。
根據以上數據處理方法，ICP配准演算法可以概括為以下七個步驟：
1） 根據點集Plk中的點坐標，在曲面S上搜索相應就近點點集Prk；
2） 計算兩個點集的重心位置坐標，並進行點集中心化生成新的點集；
3） 由新的點集計算正定矩陣N，並計算N的最大特徵值及其最大特徵向量；
4） 由於最大特徵向量等價於殘差平方和最小時的旋轉四元數，將四元數轉換為旋轉矩陣R；
5） 在旋轉矩陣R被確定後，由平移向量t僅僅是兩個點集的重心差異，可以通過兩個坐標系中的重心點和旋轉矩陣確定；
6） 根據式(0-3)，由點集Plk計算旋轉後的點集P』lk。通過Plk與P』lk計算距離平方和值為fk+1。以連續兩次距離平方和之差絕對值 作為迭代判斷數值；
7） 當 時，ICP配准演算法就停止迭代，否則重復1至6步，直到滿足條件 後停止迭代。
④ 急求icp演算法的c語言實現，實現二維數據的匹配
我也在做這方面的研究，希望交流。扣扣：450133061
PS：對於二維數據，ICP配准效果不是很好，因為缺少自由度。
⑤ 關於基於vs2012 opencv2.4.11環境下 icp演算法的實現
整個項目的結構圖：
編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.編寫測試類：
[java] view
plainprint?
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png
⑥ ICP演算法的三維點雲演算法
三維激光掃描技術的快速發展,使其在各個領域得到廣泛應用。由於物理上的一些限制,一次三維激光掃描不能獲取掃描物體的全部數據,因此要對掃描點雲進行拼接。首先,對最常用的ICP演算法進行一系列研究,ICP演算法的前提條件是具有一個良好的配准初值,文中在配准初值的選取上採用主成分分析法,為後續ICP演算法的工作提供一個良好前提條件,增加點集預處理,點對查找上增加各種限制,採用kd-tree加速查找,以此對演算法進行改進,並通過實例來驗證本演算法的有效性及合理性。
⑦ 用matlab實現icp演算法，網上找到了一個源碼，輸入量是model和date文件，不知怎樣將現有的asc文件csm載入
你好，我最近也在做，能把你的代碼發給我嗎？感謝，[email protected]
⑧ ICP雜質公式
ICP雜質公式理解如下
ICP演算法是點集對點集的配准方法。此論文中有比較兩三種配准演算法（逐步閱讀論文會加入對於GICP、NICP等的學習），這些演算法的誤差度量和數據關聯方式是不同的，通過不同的誤差度量方法和數據關聯方法可以擁有不同的ICP演算法，這也可以給我提供一種思路，可以通過改進誤差度量和數據關聯來改進優化演算法。
ICP演算法的誤差度量是三維點到點之間的歐式距離（在歐幾里得空間，是兩點之間或多點之間距離的表示。對比馬氏距離在文章結尾）。數據對應關系方法很多，比如可以通過相機跟蹤（點對點利用圖像來確定對應關系）。
注冊兩個點雲的問題在於找到旋轉矩陣和平移矩陣，使得目標函數（核心最小二乘法）最小化，使得兩個點雲之間的重疊最大化。
⑨ 如何系統的學習編寫ICP演算法
什麼是ICP證 ICP證全稱「《增值電信業務經營許可證》－互聯網信息服務」是指通過互聯網，向上網用戶有償提供信息或者網頁製作等服務活動。經營性ICP，經營的內容主要是網上廣告、代製作網頁、有償提供特定信息內容、電子商務及其它網上應用服務。 國家對經營性ICP實行許可證制度。各公司必須辦理ICP許可證。 ICP證是網站經營的許可證，根據國家《互聯網管理辦法》規定，經營性網站必須辦理ICP證，否則就屬於非法經營。 什麼是ICP經營許可證 全稱是《中華人民共和國電信與信息服務業務經營許可證》，是通過互聯網向上網用戶提供有償信息、網上廣告、代製作網頁、電子商務及其它網上應用服務的公司必須辦理的網路經營許可證。國家對經營性網站實行ICP許可證制度。 為什麼要辦理ICP經營許可證 ICP證是網站經營的許可證，根據國家<<互聯網管理辦法規定>>，經營性網站必須辦理ICP證，否則就屬於非法經營。 法規節選：未取得經營許可或未履行備案手續，擅自從事互聯網信息服務的，由相關主管部門依法責令限期改正，給予罰款、責令關閉網站等行政處罰；構成犯罪的，依法追究刑事責任。 如何辦理ICP經營許可證？ 從事互聯網信息服務，需要到當地通信管理部門申請ICP經營許可證或備案。通信管理部門是指各省通信管理局、市通信管理局、市通信行業管理辦公室。可以先通過撥打相關部門的電話，進行咨詢；或者通過網路查詢相關部門的網站信息，獲取辦理流程及所需資料。