什么是NARF关键点检测

时间: 2023-10-18 15:05:27 浏览: 25
NARF关键点检测是一种基于特征的三维点云配准方法。NARF是“Normal Aligned Radial Features”的缩写,它通过计算点云中每个点的法向量,然后将法向量与从该点到其他点的向量进行比较,提取出具有较强边缘特征的点。这些点被称为“关键点”,并用于将两个点云进行配准。NARF关键点检测在机器人、自动驾驶等领域有广泛的应用。
相关问题

什么是NARF关键点检测算法

NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点检测算法是一种基于点云数据的特征提取算法。它通过计算点云中每个点的法向量和相对于该点的球面坐标系中的径向分布直方图,来生成一种描述点云局部结构的特征。NARF算法的主要优点在于其计算效率高,并能够有效地处理数据稀疏的点云。NARF算法在三维物体识别、机器人导航、三维重建等领域都有广泛的应用。

点云NARF关键点检测

点云NARF(Normal Aligned Radial Feature)是一种基于法向量和曲率的特征描述子,常用于点云中的关键点检测和匹配。下面是一些点云NARF关键点检测的步骤: 1. 点云预处理:对点云进行降采样和滤波以去除噪声。 2. 法向量估计:对每个点计算其法向量,一般使用法线积分或PCA方法。 3. 曲率估计:对每个点计算其曲率,一般使用高斯曲率或平均曲率。 4. NARF特征计算:对每个点计算其NARF特征描述子,包括法向量、曲率和点到某个参考点的距离、法向量和曲率的变化率等。 5. 关键点提取:根据NARF特征描述子的相似性,选取具有代表性的关键点。 6. 关键点匹配:通过比较两组点云的关键点,实现点云的配准和识别。 需要注意的是,NARF关键点检测方法适用于比较稠密的点云数据,对于稀疏点云数据效果可能不佳。

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以下是使用PCL库的narf关键点提取代码示例: cpp #include <iostream> #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile ("test_pcd.pcd", *cloud); // 这里的文件路径和文件名需要根据实际情况修改 // 生成深度图像 float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; pcl::RangeImage::Ptr range_image (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor; range_image_border_extractor.setMinRange (0.0f); range_image_border_extractor.setBorderPolicy (pcl::RangeImageBorderExtractor::BORDER_POLICY_MIRROR); range_image->createFromPointCloud (*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad (360.0f), pcl::deg2rad (180.0f), Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f ((*cloud).sensor_origin_[0], (*cloud).sensor_origin_[1], (*cloud).sensor_origin_[2])) * Eigen::Affine3f ((*cloud).sensor_orientation_), range_image_border_extractor); // 生成NARF关键点 pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage (range_image); narf_keypoint_detector.getParameters ().support_size = support_size; pcl::PointCloud::Ptr narf_keypoints (new pcl::PointCloud); narf_keypoint_detector.compute (*narf_keypoints); // 输出NARF关键点数量 std::cout << "Number of NARF keypoints: " << narf_keypoints->size () << std::endl; // 可以将关键点保存为PCD格式文件进行可视化 pcl::io::savePCDFileASCII ("narf_keypoints.pcd", *narf_keypoints); return 0; } 该代码首先从文件中加载点云数据,然后生成深度图像,并使用NARF算法提取关键点。最后,将关键点保存为PCD格式文件进行可视化。在代码中,support_size参数用于设置NARF算法的支持半径大小,可以根据需要进行调整。
以下是使用PCL库进行NARF关键点提取的示例代码: c++ #include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { if(argc != 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " cloud.pcd" << std::endl; return -1; } pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile(argv[1], *cloud); pcl::PointCloud::Ptr narfs(new pcl::PointCloud); pcl::RangeImage range_image; pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; float angular_resolution = 0.5f; float support_size = 0.2f; Eigen::Affine3f scene_sensor_pose(Eigen::Affine3f::Identity()); range_image.createFromPointCloud(*cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad(360.0f), pcl::deg2rad(180.0f), scene_sensor_pose, coordinate_frame, support_size, support_size/2.0f); pcl::PointCloud::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector; narf_keypoint_detector.setRangeImage(&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters().support_size = support_size; narf_keypoint_detector.compute(*keypoints); pcl::NarfDescriptor narf_descriptor(&range_image, &narf_keypoint_detector); narf_descriptor.getParameters().support_size = support_size; narf_descriptor.getParameters().rotation_invariant = true; narf_descriptor.compute(*narfs); boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("NARF Keypoints")); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); viewer->addPointCloud(cloud, "cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud"); viewer->addPointCloud(keypoints, "keypoints"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "keypoints"); viewer->spin(); return 0; } 该代码加载点云数据后,使用 pcl::RangeImage 对其进行预处理,然后使用 pcl::NarfKeypoint 进行关键点提取,最终使用 pcl::NarfDescriptor 计算NARF描述符。提取出的关键点和原始点云数据一起显示在可视化窗口中。

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