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Dataregistrationin3-Dscanningsystems
- 通过引入特征点和改进最近点迭代法, 提出了一种 在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法 通过对特征点的提取, 首先得到一组匹配点对, 然后运用 SVD 矩阵分解算法求出转换参数R 和T, 进而以此作为最 近点迭代法的初始值, 并对最近点的求法和迭代截止条件作 了改进, 得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本 原理, 并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用 实例证明了该方法的有效性。-A 3-D meas uring dat a r egis
icp_not_good
- 不是很完美的icp算法，但是用于实例的话改下即用-Not perfect ICP algorithm, but for instance, to change that
libicp
- icp算法C++实例，用于点集的配准，实现两片点云数据的拼接-icp algorithm C++ instance, used for the registration point set to achieve splice two pieces of point cloud data
icp
- ICP算法实现点云配准,在pcl点云库课本第13章第二节实例的基础上进行了改进，实现了更精确配准-ICP algorithm for point cloud registration, in Chapter 13, Section instance pcl basis point cloud library textbook has been improved to achieve a more accurate registration
ICP
- ICP算法及几个实例，matlab代码，亲测可用！！(ICP algorithm matlab code and several examples)
icp
- 详细的介绍了ICP算法以及提供了一个Windows下的icp算法实例，便于学习(Detailed descr iption of the ICP algorithm, and provides a Windows under the ICP algorithm example, easy to learn)