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一、概述
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2配准后点云 一、概述 在Open3D中#xff0c;CPD#xff08;Coherent Point Drift#xff0c;一致性点漂移#xff09;算法是一种经典的点云配准方法#xff0c;适用于无序点云的非…目录
一、概述
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2配准后点云 一、概述 在Open3D中CPDCoherent Point Drift一致性点漂移算法是一种经典的点云配准方法适用于无序点云的非刚性非刚体配准问题。CPD算法通过建模点云之间的概率关系以最大化对应点对之间的一致性来实现配准。以下是CPD算法的详细原理介绍 CPD算法通过以下步骤来实现点云的非刚性配准1.问题建模 假设有两个点云源点云source和目标点云target。目标是找到一个概率转移矩阵和变换矩阵将源点云的点映射到目标点云上同时考虑点之间的一致性和概率分布。2.概率分布建模 - 假设每个源点在目标点云上的对应位置服从高斯分布。 - 建立概率转移矩阵P来表示每个源点对目标点的概率。3.优化目标 CPD算法通过最大化点云之间的一致性来优化配准结果。具体来说它最小化源点云与目标点云之间的KL散度Kullback-Leibler divergence以确定最佳的变换和对应关系。4.迭代优化 CPD算法使用迭代方法来逐步优化变换矩阵和概率转移矩阵。每次迭代包括两个主要步骤 - E步骤Expectation更新每个源点的对应概率基于当前的变换矩阵和目标点云的位置。 - M步骤Maximization更新变换矩阵将源点云映射到目标点云上最大化对应点对之间的一致性。5.收敛判据 CPD算法通常会设定迭代次数或者设定一个收敛准则来终止迭代过程例如KL散度变化小于某个阈值或者达到最大迭代次数。 二、代码实现
2.1关键函数
def registration_cpd(source, target, tf_type_namerigid,w0.0, maxiter50, tol0.001,callbacks[], **kargs):tf_type_name (str, optional):转换类型(‘刚性’‘仿射’‘非刚性’)w (float, optional):均匀分布的权重0 ’ w ’ 1。maxitr (int, optional):EM算法的最大迭代次数。tol (float, optional): 停止迭代的最小容忍偏差 2.2完整代码
import open3d as o3d
import numpy as np
from probreg import cpd
import time
import copy# --------------------读取点云数据------------------
source o3d.io.read_point_cloud(..//..//standford_cloud_data//Horse.pcd)
target o3d.io.read_point_cloud(..//..//standford_cloud_data//Horse_trans.pcd)source source.uniform_down_sample(every_k_points10)
target target.uniform_down_sample(every_k_points10)# 点云上色
source.paint_uniform_color([0, 0, 1])
target.paint_uniform_color([0, 1, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([source, target], window_name点云初始位置,width1024, height768,left50, top50,mesh_show_back_faceFalse) # 可视化点云初始位置
# CPD算法进行配准
start time.time()
tf_param, _, _ cpd.registration_cpd(source, target, # 源点云和目标点云tf_type_namerigid, # 计算变换矩阵的类型(rigid, affine, nonrigid)w0.0, # 均匀分布的权重0 w 1。maxiter50, # EM算法的最大迭代次数。tol0.001) # 停止迭代的最小容忍偏差
result copy.deepcopy(source)
result.points tf_param.transform(result.points)
print(配准用时 %.3f sec.\n % (time.time() - start))
# 可视化配准结果
target.paint_uniform_color([1, 0, 0])
result.paint_uniform_color([0, 0, 1])
o3d.visualization.draw_geometries([target, result], window_nameCPD算法配准,width1024, height768,left50, top50,mesh_show_back_faceFalse)
三、实现效果
3.1原始点云 3.2配准后点云
