Exponenta Banner
exponenta event banner

pcregistercpd

Укажите два облака точек с помощью алгоритма CPD

свернуть все на странице

Синтаксис

tform = pcregistercpd(moving,fixed)
[tform,movingReg] = pcregistercpd(moving,fixed)
[___,rmse] = pcregistercpd(moving,fixed)
[___] = pcregistercpd(moving,fixed,Name,Value)

Описание

пример

tform = pcregistercpd(moving,fixed) возвращает преобразование, которое указывает движущееся облако точек с облаком фиксированной точки с помощью алгоритма когерентного дрейфа точки (CPD) [1].

Примечание

Рассмотрите облака точек субдискретизации с помощью pcdownsample перед использованием pcregistercpd, чтобы повысить эффективность регистрации.

[tform,movingReg] = pcregistercpd(moving,fixed) также возвращает преобразованное облако точек, которое выравнивается с облаком фиксированной точки.

[___,rmse] = pcregistercpd(moving,fixed) также возвращает среднеквадратичную ошибку Евклидова расстояния между выровненными облаками точек, с помощью любого из предыдущих синтаксисов.

[___] = pcregistercpd(moving,fixed,Name,Value) дополнительные опции использования заданы одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные об облаке точек в рабочую область. Извлеките перемещение и облака фиксированной точки от данных об облаке точек в рабочей области.

handData = load('hand3d.mat');
moving = handData.moving;
fixed = handData.fixed;

Чтобы повысить эффективность и точность регистрационного алгоритма CPD, субдискретизируйте перемещение и облака фиксированной точки.

movingDownsampled = pcdownsample(moving,'gridAverage',0.03);
fixedDownsampled = pcdownsample(fixed,'gridAverage',0.03);

Отобразите субдискретизируемые облака точек перед регистрацией. 

figure
pcshowpair(movingDownsampled,fixedDownsampled,'MarkerSize',50)
xlabel('X')
xlabel('Y')
zlabel('Z')
title('Point clouds before registration')
legend('Moving point cloud','Fixed point cloud')
legend('Location','southoutside')

Выполните нетвердую регистрацию с помощью алгоритма CPD.

tform = pcregistercpd(movingDownsampled,fixedDownsampled);
movingReg = pctransform(movingDownsampled,tform);

Отобразите субдискретизируемые облака точек после регистрации.

figure
pcshowpair(movingReg,fixedDownsampled,'MarkerSize',50)
xlabel('X')
xlabel('Y')
zlabel('Z')
title('Point clouds after registration')
legend('Moving point cloud','Fixed point cloud')
legend('Location','southoutside')

Входные параметры

свернуть все

Движущееся облако точек, заданное как объект pointCloud.

Облако фиксированной точки, заданное как объект pointCloud.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'MaxIterations',20 останавливает алгоритм CPD после 20 итераций.

Тип преобразования, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Transform' и 'Nonrigid', 'Rigid', или векторов символов 'Affine' или скаляров строки.

Типы данных: char | string

Ожидаемый процент выбросов относительно нормального распределения, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'OutlierRatio' и скаляра в области значений [0, 1). Увеличение этого значения уменьшает влияние выбросов и шума.

Типы данных: single | double

Максимальное количество итераций перед остановками CPD, заданными как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MaxIterations' и положительного целого числа.

Типы данных: single | double

Допуск между последовательными итерациями CPD, заданными как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Tolerance' и скаляра. Остановки алгоритма, когда абсолютное процентное изменение в значениях логарифмической функции правдоподобия, измеренной между последовательными итерациями, достигает или падает ниже заданного значения допуска. Уменьшение этого повышения стоимости вероятность лучшего выравнивания.

Типы данных: single | double

Взаимодействие между точками, заданными как пара, разделенная запятой, состоящая из 'InteractionSigma' и положительной скалярной величины, которая представляет стандартное отклонение Гауссова фильтра. Типичные значения находятся в области значений [1.5,3]. Увеличение этого взаимодействия повышений стоимости между точками в облаке точек. В результате можно наблюдать когерентное движение в облаке точек, и каждая точка подвергается тому же смещению. Также уменьшение этого значения уменьшает взаимодействие между точками в облаке точек. В результате можно наблюдать локализованное смещение точек и выходных полевых выставок смещения локализованная деформация.

Примечание

Чтобы использовать эту пару "имя-значение", 'Transform' должен быть 'Nonrigid'.

Типы данных: single | double

Вес сглаживания движения, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SmoothingWeight' и положительной скалярной величины. Типичные значения находятся в области значений [0.1,10]. Увеличьте это значение, чтобы произвести более когерентное движение в выходном поле смещения.

Примечание

Чтобы использовать эту пару "имя-значение", 'Transform' должен быть 'Nonrigid'.

Типы данных: single | double

Отобразите информацию прогресса, указанную как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Verbose' и логического скаляра. Установите 'Verbose' на true отображать информацию о прогрессе.

Типы данных: логический

Примечание

И 'MaxIterations' и 'Tolerance' используются в качестве критерия остановки. Алгоритм останавливается, когда удовлетворяет или останавливающихся условий, т.е. когда количество итерации достигает, MaxIterations или абсолютное процентное изменение в логарифмической функции правдоподобия меньше чем или равны Tolerance.

Выходные аргументы

свернуть все

Преобразование, возвращенное как объект affine3d или поле смещения. tform является 3-D преобразованием, которое указывает движущееся облако точек, moving к облаку фиксированной точки, fixed. Когда 'Transform' является 'Nonrigid', pcregistercpd возвращает поле смещения. Возвращенное поле смещения является числовой матрицей того же размера и типа данных как свойство Location движущегося объекта облака точек, moving.

Преобразованное облако точек, возвращенное как объект pointCloud. Преобразованное облако точек выравнивается с облаком фиксированной точки, fixed.

Среднеквадратичная ошибка, возвращенная как положительное вещественное число. rmse является Евклидовым расстоянием между выровненными облаками точек.

Типы данных: double

Ссылки

[1] Мыроненко, A., и X. Песня. "Укажите Регистрацию Набора: Когерентный Дрейф Точки. "Продолжения Транзакций IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту (TPAMI). Vol 32, Номер 12, декабрь 2010, стр 2262–2275.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | | | | | | |

Введенный в R2018b

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка