点集的视点特征直方图的评估
来源:互联网 发布:不要网络的游戏 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 20:57
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VFH(Viewpoint Feature Histgram)视角特征直方图描述器,可以很直观的表现点的聚类在处理聚类识别与6DOF位姿估计。
下面的图像展示了一个VFH识别和位姿估计的例子。给一些训练集,除了左下角的那个杯子,用来学习,用左下角的杯子作为检测。
VFH源于FPFH描述器,因为它的速度与区别能力,我们决定利用FPFH的识别结果,但是在保持比例不变的情况下增加了一个视角变量。
我们在物体识别和位姿检测上的贡献是扩展了FPFH使其能够评估整个物体的聚类,并且计算了额外的视角方向和法线之间的额外数据。为了做到这一点,我们使用了把视角方向混合到法线方向的计算中去。
视点成分是通过收集角度直方图来计算的,这个角度是由每个法线产生的。注意,我们并不意味着对每个法线的视角具有伸缩不变性,而是意味着从视点方向到每个法线的方向转换。第二个成分是测量相对水平,倾斜和偏转角度就像上一节FPFH里面讲的那样,不过现在是通过视点方向和表面法线方向来测量。
我们把这个新的组合特征叫做VFH,下图表明了这是由2部分组成的:
1.一个视点方向组成
2.一个表面形状组成包括扩展的FPFH
要使用VFH在pcl里面得通过pcl_features这个库。
PFH和FPFH与VFH的主要区别是,对于一个给定的点云数据集,只有一个单一的VFH描述器被预估,而PFH/FPFH将有和点云里面相同的点的数量的输入。
下面是一个代码段。
我们可以看到这比以前使用的FPFH和PFH更简单了,只要输入点云即可。
可视化VFH特征,libpcl_visualization包含了一个特殊的PCLHistogramVisulization类,也是通过pcl_viewer来显示VFH图。
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