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 Name,Value парные аргументы.

Примеры

свернуть все

Выровняйте два облака точек Используя алгоритм CPD

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные об облаке точек в рабочую область. Извлеките перемещение и облака фиксированной точки из 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, проредите перемещение и облака фиксированной точки.

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

Отобразите прореженные облака точек перед регистрацией.

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

Выполните нетвердую регистрацию с помощью алгоритма CPD.

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

Отобразите прореженные облака точек после регистрации.

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

Входные параметры

свернуть все

`moving` — Движущееся облако точек
`pointCloud` объект

Движущееся облако точек, заданное как pointCloud объект.

`fixed` — Облако фиксированной точки
`pointCloud` объект

Облако фиксированной точки, заданное как pointCloud объект.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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.

`'Transform'` — Тип преобразования
`'Nonrigid'` (значение по умолчанию) | `'Rigid'` | `'Affine'`

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

Типы данных: char | string

`'OutlierRatio'` — Ожидаемый процент выбросов
0.1 (значение по умолчанию) | скаляр в области значений [0, 1)

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