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点特征直方图(PFH)算法的matlab实现,以及基于PFH的点云拼接实验

于 2020-12-05 发布
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代码说明:

[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法,并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布),仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢,我将代码分为三块,依次运行PFH_demo.m(关键点提取)、PFH_demo2.m(PFH计算,耗时)、PFH_demo3.m(拼接实验与结果展示)。代码中实现的是64维度的描述符,与PCL中的略有不同。关键点如果用3D harris效果应该会更好一点。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • 图片相似度识别
    预处理:读取图片第一步,缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。第二步,简化色彩。将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。第三步,计算平均值。计算所有64个像素的灰度平均值。第四步,比较像素的灰度。将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。第五步,计算哈希值。将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图
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