如何对齐（注册）和合并点云以获得完整的 3d 模型？
How align(register) and merge point clouds to get full 3d model?
我想获得一些真实世界对象的 3d 模型。
我有两个网络摄像头，使用 openCV 和 SBM 进行立体对应，我得到场景的点云，通过 z 过滤我只能得到对象的点云。
我知道 ICP 对这个目的有好处，但它需要点云最初对齐良好，所以它与 SAC 结合以获得更好的结果。
但是我的 SAC 健身得分太大了，比如 70 或 40，ICP 也没有给出好的结果。
我的问题是：
如果我只是旋转相机前面的物体以获得点云，ICP 可以吗？旋转到什么角度才能达到好的效果？或者也许有更好的方法来拍摄对象的照片以获得 3d 模型？如果我的点云有一些洞可以吗？良好 ICP 的 SAC 可接受的最大适应度得分是多少，良好 ICP 的最大适应度得分是多少？
我的点云文件示例：
https://drive.google.com/file/d/0B1VdSoFbwNShcmo4ZUhPWjZHWG8/view?usp=sharing
我的建议和经验是你已经有rgb图片或者grey了。 ICP 是优化点云的一个很好的应用程序，但在对齐它们时遇到一些麻烦。
首先从 rgb odometry（通过特征点对齐点云（相互旋转））开始，然后使用和学习 ICP 如何与已经提到的点云库一起工作。让 rgb 特征为您提供预测，然后在可能的情况下使用 ICP 对其进行优化。
当这个应用程序工作时，考虑好的健身分数计算。如果那所有的作品都使用 ICP 的主干版本并优化参数。完成这一切后，您的代码不仅速度快，而且出错率低。
下面的post解释出了什么问题。
Using ICP, we refine this transformation using only geometric information. However, here ICP decreases the precision. What happens is that ICP tries to match as many corresponding points as it can. Here the background behind the screen has more points that the screen itself on the two scans. ICP will then align the clouds to maximize the correspondences on the background. The screen is then misaligned
https://github.com/introlab/rtabmap/wiki/ICP
我想获得一些真实世界对象的 3d 模型。 我有两个网络摄像头，使用 openCV 和 SBM 进行立体对应，我得到场景的点云，通过 z 过滤我只能得到对象的点云。 我知道 ICP 对这个目的有好处，但它需要点云最初对齐良好，所以它与 SAC 结合以获得更好的结果。 但是我的 SAC 健身得分太大了，比如 70 或 40，ICP 也没有给出好的结果。
我的问题是： 如果我只是旋转相机前面的物体以获得点云，ICP 可以吗？旋转到什么角度才能达到好的效果？或者也许有更好的方法来拍摄对象的照片以获得 3d 模型？如果我的点云有一些洞可以吗？良好 ICP 的 SAC 可接受的最大适应度得分是多少，良好 ICP 的最大适应度得分是多少？
我的点云文件示例： https://drive.google.com/file/d/0B1VdSoFbwNShcmo4ZUhPWjZHWG8/view?usp=sharing
我的建议和经验是你已经有rgb图片或者grey了。 ICP 是优化点云的一个很好的应用程序，但在对齐它们时遇到一些麻烦。
首先从 rgb odometry（通过特征点对齐点云（相互旋转））开始，然后使用和学习 ICP 如何与已经提到的点云库一起工作。让 rgb 特征为您提供预测，然后在可能的情况下使用 ICP 对其进行优化。
当这个应用程序工作时，考虑好的健身分数计算。如果那所有的作品都使用 ICP 的主干版本并优化参数。完成这一切后，您的代码不仅速度快，而且出错率低。
下面的post解释出了什么问题。
Using ICP, we refine this transformation using only geometric information. However, here ICP decreases the precision. What happens is that ICP tries to match as many corresponding points as it can. Here the background behind the screen has more points that the screen itself on the two scans. ICP will then align the clouds to maximize the correspondences on the background. The screen is then misaligned
https://github.com/introlab/rtabmap/wiki/ICP