将较小的点云拟合成具有相似形状的较大点云

问题描述

我正在寻找一种算法,该算法对具有相似形状的两个点云进行最佳拟合,其中一个点云应适合另一个点云。在下面的绘图中,黑色点云应尽可能放置在红色点云中。在图片中,黑色应该移到右手边。

Some random point cloud

应该最大化的标准是由点创建的两个对象之间的最小距离。

边界条件:

  • 两边的点数可能不同。
  • 形状可以是任意的,因此在最佳拟合的情况下,大对象和小对象的质心不一定会落在一起。

我已经做了一些研究,但由于两侧的点数不同,并且点云之间没有明确的分配,我不知道像 ICP 这样的算法在这里是否有前途。此外,简单地将坐标系分配给质心处的点云也是不适用的,因为质心不一定会以最佳方式融合在一起。它不会最大化两个形状之间的最小距离。

我的猜测: 我可以想象一个完整的工作算法首先需要通过某种样条插值找出点的形状,以便计算法向量,然后才能以迭代方式应用上述标准。

解决方法

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