2025年2月28日 · FPFH（Fast Point Feature Histogram）特征是一种用于描述点云局部几何特征的描述子。它由Rusu等人在2009年提出，旨在高效地描述三维点云的局部几何特征，并用于点云配准、分类和分割等任务。FPFH特征的计算过程分为三个主要步骤：法线估计、SPFH计算 …

PFH 特征描述是基于特征点（keypoint）与其邻域点的空间几何关系来编码的。 如图1所示，中间红色的特征点作为 query point，在其邻域（指定半径）内搜索 k 个点（蓝色），对于query point 和 k-neighbors 这 k+1 个点，两两配对，可以得到 k (k+1)/2 个点对（point pair）。 （1）构建点对坐标系（Pairwise Local coordinate） 对于每一组点对，首先建立局部坐标系： \begin {align} u &= n_s \\ v &= u\times\frac { (p_t-p_s)} {||p_t-p_s||^2} \\ w &= u \times v \\ \end {align} \\

2022年6月9日 · 本篇文章将深入探讨如何基于PCL库中的FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征匹配和ICP（Iterative Closest Point）迭代最近点算法来实现高精度的点云配准。 FPFH特征是一种描述点云表面几何信息的局部特征，它...

2024年8月18日 · FPFH（Fast Point Feature Histogram）特征是一种用于描述点云局部几何特征的描述子。它由Rusu等人在2009年提出，旨在高效地描述三维点云的局部几何特征，并用于点云配准、分类和分割等任务。FPFH特征的计算过程分为三个主要步骤：法线估计、SPFH计算 …

2024年2月8日 · FPFH做了一个全局匹配实验，它并没有用PFH文章中的贪心匹配算法 (GIA)进行特征点匹配，GIA算法慢且容易陷入局部极小值。 FPFH采用了RANSAC来进行特征匹配，该算法称之为 SAC-IA，步骤如下. 最后基于最佳初始位姿进行ICP配准。 之前我们介绍了点云特征描述子PFH (Persistent Feature Histogram) [1]，FPH的计算过程中需要计算近邻中两两点的特征，如果近邻的数量为 k ，算法复杂度为 O (N\cdot k^2) ，即使使用缓存和排序等优化，效率还是极慢…

2019年7月30日 · 快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms,FPFH）是一种基于点及其邻域点之间法向夹角、点间连线夹角关系的特征描述子，是一种由点特征直方图（Point feature Histograms，PFH）改进的算法，保留了PFH中对点描述的主要几何特性，并将计算复杂度从O(nk^2)降低到O(nk ...

2021年11月21日 · 首先，运用 3D-Harris 算法识别每一幅点云的关键点，并以此为基本点建立局 部参考框架，计算快速点特征直方图 (FPFH)描述子；之后，使用最小中值法 (LMeds) 中的对应 估计算法排除不准确的点对应关系，得到含有对应三维特征关系的特征点对。 计算粗配准所需 的变换矩阵，完成初步匹配。 随后，根据3D-NDT 算法将点云数据空间体素化，运用概率分布 函数完成最终的点云进行精确地匹配。 使用改进配准将3 组分别从网络下载的较少噪声、大规 模 …

rfm模型是通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3个维度来描述该客户价值状况的客户分类模型，这3个维度分别表示为： 最近一次消费距离现在的时间 (Recency)：这个值越小对我们来说价值越大；

the PFH models a precisely determined surface around the query point, while the FPFH includes additional point pairs outside the r radius sphere (though at most 2r away); because of the re-weighting scheme, the FPFH combines SPFH values and recaptures some of the point neighboring value pairs;

2025年1月8日 · 快速 点特征直方图 （Fast Point Feature Histograms，简称FPFH）是对PFH（Point Feature Histograms）计算方法的一种简化，具体内容看参考 十四节内容。 该方法的核心在于独立计算查询点的K邻域内每个点的简化点特征直方图（Simplified Point Feature Histogram，简称SPFH），然后利用特定公式将所有SPFH加权合并，形成最终的FPFH。 通过这种方式，FPFH将算法的计算复杂度降低至O (nk)，同时依然保持了PFH的大部分识别特性。 …