3d 三维点云的全局匹配
点云匹配的方法有很多种。例如，ICP、pcl的ppf匹配或其他。但大多数都是将一个目标与一个源（一个接一个）进行匹配 现在我有一个例子，我有一个点云，一个瓶子作为模型，另一个点云是很多瓶子作为场景。我希望将模型与场景相匹配，而不是只得到对象的一个结果（一个接多个） 我在MVTEC中找到了一个api，这正是我所需要的，但它是可以支付的 你可以看到照片左侧是真实的secene，右侧是pointcloud。 我想在使用一个模型点云的场景点云中找到“许多瓶子” 我知道有一些方法可以声明全局对位，但所有这些方法都只能匹配场景中的一个结果，而不是我想要的多个结果3d 三维点云的全局匹配,3d,matching,point-clouds,halcon,3d,Matching,Point Clouds,Halcon,点云匹配的方法有很多种。例如，ICP、pcl的ppf匹配或其他。但大多数都是将一个目标与一个源（一个接一个）进行匹配 现在我有一个例子，我有一个点云，一个瓶子作为模型，另一个点云是很多瓶子作为场景。我希望将模型与场景相匹配，而不是只得到对象的一个结果（一个接多个） 我在MVTEC中找到了一个api，这正是我所需要的，但它是可以支付的 你可以看到照片左侧是真实的secene，右侧是pointcloud。 我想在使用一个模型点云的场景点云中找到“许多瓶子” 我知道有一些方法可以声明全局对位，但所有
是否有任何开源或论文中的想法或实现方法？OpenCV在这里有一个曲面匹配模块： 该算法基于Bertram Drost的点对特征。Halcon中的方法也基于点对特征。您应该注意，该方法已获得MVTec的专利 除此之外，我还将查看最新BOP挑战（6D对象姿势估计基准）中的一些论文。一些基于深度学习的方法开始显示出与Halcon中发现的方法相似的结果