机器视觉-点云配准

之前项目用open3d做了一个点云配准，在此记录一下。 

我采用的是open3d官方的一个配准代码，用起来不错，时间快，准确率高。

算法流程：

1. 读取点云

2. 降采样（体素滤波）

3. 计算法向量 （3倍的体素滤波值）

4. 计算局部描述子（fpfh - 计算区域 5倍的体素滤波值）

5. 基于之前得到的特征调用open3d的sansac配准包 设置距离阀值。然后得到粗配准的点云

6. 再基于icp或者一些变种比如点对点的点对面的的等等进行精配准

详细代码见http://www.open3d.org/docs/release/tutorial/pipelines/global_registration.html

关键点在于设置体素滤波大小，法向量和特征的计算范围。 我选择的是点间隔的4-6倍。如果时间太慢可以进行调整

下面配准图片