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点云的关键点检测-传统方法总结

2023-11-06

三维点云的关键点检测可以通过以下步骤实现：

1. 寻找局部区域：从点云中选择一个局部区域。

2. 估计曲率和法线：对局部区域进行曲率估计，并计算法向量。

3. 计算关键点：使用曲率和法线信息来计算点云的关键点。这可以通过计算曲率极值点、曲率变化最大点或法线变化最大点来实现。

4. 进行特征描述：描述关键点特征，如关键点的曲率、法线和局部特征描述符等。

5. 进行关键点匹配和配准：使用关键点特征描述符进行点云匹配和配准。

一些常见的三维点云关键点检测方法包括：Harris 3D，ISS，NARF，SIFT3D，SC3D，USIP，和SHOT等。

1、Harris 3D

(五) 三维点云课程---Harris特征点介绍_harris点云特点_月夕花晨TS的博客-CSDN博客

2、SIFT3D

SIFT3D（3D尺度不变特征变换）算法_三维sift是算法_等待破茧的博客-CSDN博客

3、ISS

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4、SC3D

三维计算机视觉（六）--3DSC（3D形状上下文特征）_3dsc特征_Eason.wxd的博客-CSDN博客

5、USIP

【论文笔记】点云关键点检测和特征提取 USIP: Unsupervised Stable Interest Point Detection from 3D Point Clouds 2019 论文笔记_usip 提取特征_phy12321的博客-CSDN博客

6、SHOT

【视觉算法】SHOT特征描述子_ciderpark的博客-CSDN博客

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