三维点云的全局匹配
三维点云的全局匹配
提问于 2021-04-01 00:44:53
点云匹配的方法有很多种。例如，ICP、pcl与ppf的匹配或其他。但它们中的大多数都是将一个目标与一个源(逐个)进行匹配。
现在我有一个例子，我有一个点云和一个瓶子作为模型，另一个点云是很多瓶子作为场景。我希望将模型与场景相匹配，而不是只得到一个对象的结果(一个接一个)。
我在MVTEC中找到了一个api，这正是我需要的，但它是可支付的。
你可以在照片的左边看到真实的场景，右边是点云。我想在使用一个模型点云的场景点云中找到“许多瓶子”。
我知道有一些方法可以声明全局对应点，但所有这些方法都只能匹配场景中的一个结果，而不是我想要的获得多个结果的结果。
是否有任何想法或实现方法是开源或在任何论文中？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-01 07:05:11
OpenCV在这里有一个表面匹配模块：
该算法基于Bertram Drost的点对特征。Halcon中的方法也是基于点对特征的。您应该注意该方法是由MVTec申请专利的。
除此之外，我会查看最新的BOP挑战赛( 6D对象姿态估计的基准)的一些论文。一些基于深度学习的方法开始显示出与Halcon中发现的方法类似的结果。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66891921
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