Iterative Closest Point を試してみた - コンピュータサイエンス系勉強ノート
今回はIterative Closest Point(ICP)アルゴリズムを試してみました．ICPは点群Aと点群Bが与えられた際に点群Bを回転と平行移動させて点群Aに位置合わせするためのアルゴリズムだそうです。 具体的なアルゴリズムは以下の通り。 点群Bの各点について点群Aの中から最近傍の点を見つける。 点群Bの各点とAの各点が対応しているので、各対応点に移るような変換行列を計算する。 変換行列を使ってBを写像する。 指定回数分もしくは収束するまで以上の処理を繰り返す。 ソースコード各ステップでの回転行列と平行移動行列の計算は以下のコードで計算しました．コードの詳細は以下のサイトを参照のこと． Finding optimal rotation and translation between corresponding 3D points | Nghia Ho def calcRigidTr
ＩＣＰアルゴリズムメモ - のんびり動機付け
何したい 3次元点の位置合わせをしたい． アルゴリズム ICP（Iterative Closest Point）はデータ形状をモデル形状に合わせるアルゴリズム． 点の対応は未知でも良いけど，大まかな位置合わせは行っている前提で，高精度に位置を合わせる． モデル形状： データ形状： 収束判定閾： 1. 大まかに位置を合わせる． 初期並進： 初期回転： 2. 近傍点の計算する． データ点から最も近いモデル形状の点を とする． 3. 位置合わせパラメータの計算する． 重心を計算する． 共分散行列を計算する． 共分散行列を特異値分解する． 回転行列を計算する． 並進ベクトルを計算する． 4. 誤差を計算する． 5. 収束判定をする． ひとつ前の2乗距離誤差： もし， なら，とを返して終了する． そうでなければ，として2へ戻る． メモ 最近傍の点の対応付けは，KD-treeなどのデータ構造を用いると
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GitHub - braddodson/pointmatcher.net: Implementation of ICP in C#
