icp算法的实现
① 集配站优化不包含哪些
摘要 在计算机视觉和模式识别中，点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。寻找这种变换的目的主要包括：1、将多个数据集合并为一个全局统一的模型；2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据，在图像处理和图像配准中，点集也可以是通过从图像中提取获得的一组特征（例如角点检测）。
② ICP算法的介绍
三维空间R3存在两组含有n个坐标点的点集，分别为： PL和PR。三维空间点集PL中各点经过三维空间变换后与点集PR中点一一对应，其单点变换关系式为：(0-1)上式中，R为三维旋转矩阵，t为平移向量。在ICP配准方法中，空间变换参数向量X可表示为[9] 。参数向量中四元数参数满足约束条件为：(0-2)根据迭代的初值X0，由式(0-1)计算新点集Pi为：(0-3)式中，P表示原始未修改过的点集，Pi的下标i表示迭代次数，参数向量X的初始值X0为 。根据以上数据处理方法，ICP配准算法可以概括为以下七个步骤：1） 根据点集Plk中的点坐标，在曲面S上搜索相应就近点点集Prk；2） 计算两个点集的重心位置坐标，并进行点集中心化生成新的点集；3） 由新的点集计算正定矩阵N，并计算N的最大特征值及其最大特征向量；4） 由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数，将四元数转换为旋转矩阵R；5） 在旋转矩阵R被确定后，由平移向量t仅仅是两个点集的重心差异，可以通过两个坐标系中的重心点和旋转矩阵确定；6） 根据式(0-3)，由点集Plk计算旋转后的点集P’lk。通过Plk与P’lk计算距离平方和值为fk+1。以连续两次距离平方和之差绝对值 作为迭代判断数值；7） 当 时，ICP配准算法就停止迭代，否则重复1至6步，直到满足条件 后停止迭代
③ ICP算法的迭代就近点算法
在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。
迭代就近点法ICP就近点法经过十几年的发展，不断地得到了完善和补充。Chen和Medioni[4]及Bergevin等人[5]提出了point-to-plane搜索就近点的精确配准方法。Rusinkiewicz和Levoy提出了point-to-p rojection搜索就近点的快速配准方法。Soon-Yong和Murali提出了Contractive-projection-point搜索就近点的配准方法。此外，Andrew和Sing[6]提取了基于彩色三维扫描数据点纹理信息的数据配准方法，主要在ICP算法中考虑三维扫描点的纹理色彩信息进行搜索就近点。Natasha等人[7]分析了ICP算法中的点云数据配准质量问题。
基本原理
三维空间R3存在两组含有n个坐标点的点集，分别为： PL和PR。三维空间点集PL中各点经过三维空间变换后与点集PR中点一一对应，其单点变换关系式为：
(0-1)
上式中，R为三维旋转矩阵，t为平移向量。
在ICP配准方法中，空间变换参数向量X可表示为[9] 。参数向量中四元数参数满足约束条件为：
(0-2)
根据迭代的初值X0，由式(0-1)计算新点集Pi为：
(0-3)
式中，P表示原始未修改过的点集，Pi的下标i表示迭代次数，参数向量X的初始值X0为 。
根据以上数据处理方法，ICP配准算法可以概括为以下七个步骤：
1） 根据点集Plk中的点坐标，在曲面S上搜索相应就近点点集Prk；
2） 计算两个点集的重心位置坐标，并进行点集中心化生成新的点集；
3） 由新的点集计算正定矩阵N，并计算N的最大特征值及其最大特征向量；
4） 由于最大特征向量等价于残差平方和最小时的旋转四元数，将四元数转换为旋转矩阵R；
5） 在旋转矩阵R被确定后，由平移向量t仅仅是两个点集的重心差异，可以通过两个坐标系中的重心点和旋转矩阵确定；
6） 根据式(0-3)，由点集Plk计算旋转后的点集P’lk。通过Plk与P’lk计算距离平方和值为fk+1。以连续两次距离平方和之差绝对值 作为迭代判断数值；
7） 当 时，ICP配准算法就停止迭代，否则重复1至6步，直到满足条件 后停止迭代。
④ 急求icp算法的c语言实现，实现二维数据的匹配
我也在做这方面的研究，希望交流。扣扣：450133061
PS：对于二维数据，ICP配准效果不是很好，因为缺少自由度。
⑤ 关于基于vs2012 opencv2.4.11环境下 icp算法的实现
整个项目的结构图：
编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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.编写测试类：
[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();
}
}
//运行结果:
//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();
}
}
//运行结果:
//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算法的三维点云算法
三维激光扫描技术的快速发展,使其在各个领域得到广泛应用。由于物理上的一些限制,一次三维激光扫描不能获取扫描物体的全部数据,因此要对扫描点云进行拼接。首先,对最常用的ICP算法进行一系列研究,ICP算法的前提条件是具有一个良好的配准初值,文中在配准初值的选取上采用主成分分析法,为后续ICP算法的工作提供一个良好前提条件,增加点集预处理,点对查找上增加各种限制,采用kd-tree加速查找,以此对算法进行改进,并通过实例来验证本算法的有效性及合理性。
⑦ 用matlab实现icp算法，网上找到了一个源码，输入量是model和date文件，不知怎样将现有的asc文件csm载入
你好，我最近也在做，能把你的代码发给我吗？感谢，[email protected]
⑧ ICP杂质公式
ICP杂质公式理解如下
ICP算法是点集对点集的配准方法。此论文中有比较两三种配准算法（逐步阅读论文会加入对于GICP、NICP等的学习），这些算法的误差度量和数据关联方式是不同的，通过不同的误差度量方法和数据关联方法可以拥有不同的ICP算法，这也可以给我提供一种思路，可以通过改进误差度量和数据关联来改进优化算法。
ICP算法的误差度量是三维点到点之间的欧式距离（在欧几里得空间，是两点之间或多点之间距离的表示。对比马氏距离在文章结尾）。数据对应关系方法很多，比如可以通过相机跟踪（点对点利用图像来确定对应关系）。
注册两个点云的问题在于找到旋转矩阵和平移矩阵，使得目标函数（核心最小二乘法）最小化，使得两个点云之间的重叠最大化。
⑨ 如何系统的学习编写ICP算法
什么是ICP证 ICP证全称“《增值电信业务经营许可证》－互联网信息服务”是指通过互联网，向上网用户有偿提供信息或者网页制作等服务活动。经营性ICP，经营的内容主要是网上广告、代制作网页、有偿提供特定信息内容、电子商务及其它网上应用服务。 国家对经营性ICP实行许可证制度。各公司必须办理ICP许可证。 ICP证是网站经营的许可证，根据国家《互联网管理办法》规定，经营性网站必须办理ICP证，否则就属于非法经营。 什么是ICP经营许可证 全称是《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》，是通过互联网向上网用户提供有偿信息、网上广告、代制作网页、电子商务及其它网上应用服务的公司必须办理的网络经营许可证。国家对经营性网站实行ICP许可证制度。 为什么要办理ICP经营许可证 ICP证是网站经营的许可证，根据国家<<互联网管理办法规定>>，经营性网站必须办理ICP证，否则就属于非法经营。 法规节选：未取得经营许可或未履行备案手续，擅自从事互联网信息服务的，由相关主管部门依法责令限期改正，给予罚款、责令关闭网站等行政处罚；构成犯罪的，依法追究刑事责任。 如何办理ICP经营许可证？ 从事互联网信息服务，需要到当地通信管理部门申请ICP经营许可证或备案。通信管理部门是指各省通信管理局、市通信管理局、市通信行业管理办公室。可以先通过拨打相关部门的电话，进行咨询；或者通过网络查询相关部门的网站信息，获取办理流程及所需资料。