该项目深入研究了三维点云模型骨架提取算法,并实现了相关算法。
三维点云模型骨架提取算法研究与实现
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1. 点云数据预处理:
数据导入与可视化:利用MATLAB读取常见点云数据格式(如.ply, .xyz, .las等),并使用pcshow函数进行点云可视化。
去噪和异常值剔除:采用统计滤波、半径滤波等方法去除点云噪声,并通过基于距离、曲率等特征的异常值检测算法剔除离群点。
点云精简:使用均匀采样、随机采样、法向量空间采样等方法降低点云密度,减少后续计算量。
2. 特征提取:
法向量估计:利用PCA、最小二乘拟合等方法计
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Matlab标定:完成相机标定,获取相机内参和外参。
OpenCV立体校正:使用OpenCV进行图像校正,确保左右视图的对准。
BM、SGBM、GC算法匹配:利用匹配算法(包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut)进行立体匹配。
三维重建:根据匹配结果,通过公式法(如三角测量)还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料,适合有需要的人进行参考与实践。
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