与BSCD相识的点云描述有哪些
时间: 2023-09-30 22:03:28 浏览: 52
BSCD(Binary Space Partitioning-based Surface Classification and Description)是一种点云表面分类和描述的方法,其主要思想是通过将点云空间划分为多个二叉空间分区,并将每个分区内的点云数据用一个描述子进行表示,从而实现点云的快速分类和检索。与BSCD相似的点云描述方法包括:
1. Octree-based descriptor:基于八叉树的点云描述方法,将点云空间划分为多个八叉树节点,每个节点内部使用一个描述子表征该节点内部的点云数据。
2. KD-tree-based descriptor:基于KD树的点云描述方法,将点云空间划分为多个KD树节点,每个节点内部使用一个描述子表征该节点内部的点云数据。
3. Grid-based descriptor:基于网格的点云描述方法,将点云数据投影到网格平面上,统计每个网格内部的点云数据特征,得到点云的特征描述。
4. Graph-based descriptor:基于图的点云描述方法,将点云数据转换成一个图结构,节点表示点云数据,边表示点云数据之间的邻接关系,通过计算图结构的特征描述子表征点云数据。
以上是一些与BSCD相似的点云描述方法,它们都利用空间分割的思想将点云数据转换成一组描述子,用于点云快速分类和检索。
相关问题
BSCD 点云特征描述子详细介绍,及C++代码实现
BSCD是一种基于形态学的3D点云特征描述子,它可以用于点云配准、目标识别、分类等领域。下面是BSCD的详细介绍以及C++代码实现。
BSCD的特征提取过程包括两个步骤:球形区域分割和球形区域特征计算。
1. 球形区域分割
对于每个点,以该点为球心,设定一个固定的球半径r,以该半径为半径的球形区域内的所有点即为该点的邻域。我们需要根据邻域内点的分布情况来确定该点的特征向量。
2. 球形区域特征计算
对于邻域内的点,我们计算它们与球心的相对位置,并将它们按照与球心的距离从小到大排序。然后,我们将排序后的点分成若干个不同的球形区域,每个区域内包含相同数量的点。对于每个区域,我们计算它内部所有点的中心距离和标准差,以及它内部点的数量。这些统计量组成了该区域的特征向量。
下面是BSCD的C++代码实现:
```
#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;
class BSCD : public pcl::Feature<PointT, pcl::Histogram<9>>
{
public:
BSCD() : radius_(0.1), ns_(16), nr_(8) {}
void setRadius(double r) { radius_ = r; }
void setNS(int ns) { ns_ = ns; }
void setNR(int nr) { nr_ = nr; }
void compute(PointCloudT::Ptr &cloud, pcl::PointCloud<pcl::Histogram<9>>::Ptr &output)
{
output->points.resize(cloud->points.size());
output->width = cloud->points.size();
output->height = 1;
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); i++)
{
pcl::Histogram<9> &descriptor = output->points[i];
std::vector<int> nn_indices;
std::vector<float> nn_dists;
std::vector<float> distances;
pcl::Indices indices;
indices.push_back(i);
if (search_->radiusSearch(cloud->points[i], radius_, nn_indices, nn_dists) == 0)
{
continue;
}
std::vector<std::vector<int>> bins(ns_, std::vector<int>(nr_, 0));
int bin_size = nn_indices.size();
for (size_t j = 0; j < bin_size; j++)
{
if (nn_indices[j] == static_cast<int>(i))
continue;
PointT &pt = cloud->points[nn_indices[j]];
double distance = pcl::euclideanDistance(cloud->points[i], pt);
distances.push_back(distance);
Eigen::Vector3f diff = pt.getVector3fMap() - cloud->points[i].getVector3fMap();
diff.normalize();
double angle = acos(diff.dot(cloud->points[i].getNormalVector3fMap()));
int ns_index = std::min(static_cast<int>(angle / (M_PI / ns_)), ns_ - 1);
int nr_index = std::min(static_cast<int>(distance / (radius_ / nr_)), nr_ - 1);
bins[ns_index][nr_index]++;
}
int cnt = 0;
for (size_t j = 0; j < bins.size(); j++)
{
for (size_t k = 0; k < bins[j].size(); k++)
{
descriptor.histogram[cnt++] = bins[j][k];
}
}
Eigen::Map<Eigen::VectorXf> desc(descriptor.histogram, descriptor.descriptorSize());
desc.normalize();
}
}
virtual size_t getFeatureSize() const { return (ns_ * nr_); }
virtual std::string getName() const { return "BSCD"; }
protected:
double radius_;
int ns_;
int nr_;
};
int main(int argc, char **argv)
{
PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);
pcl::io::loadPCDFile<PointT>(argv[1], *cloud);
pcl::NormalEstimation<PointT, pcl::Normal> ne;
pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointT>());
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setKSearch(20);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.compute(*normals);
pcl::PointCloud<pcl::Histogram<9>>::Ptr output(new pcl::PointCloud<pcl::Histogram<9>>);
BSCD bs;
bs.setRadius(0.1);
bs.compute(cloud, output);
std::cout << "BSCD descriptor size: " << output->points[0].descriptorSize() << std::endl;
std::cout << "BSCD descriptor type: " << output->points[0].descriptorType() << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我们使用了PCL库来计算BSCD描述子。首先,我们加载一个点云,并计算它的法向量。然后,我们定义一个BSCD对象,并设置半径、邻域数和区域数等参数。最后,我们调用compute()函数来计算每个点的BSCD描述子。
BSCD特征描述子是以直方图的形式存储的,每个直方图包含了ns*nr个值,其中ns和nr分别是球形区域的数量和每个区域内的点的数量。在本例中,我们设置ns=16,nr=8,在每个区域内计算点的数量。
注意:该示例中的代码仅为BSCD描述子算法的简单实现,实际应用中可能需要对算法进行优化和改进。
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