[人工智能]LM-ICP点云配准

参考文献

[1] Fitzgion A W. Robust registration of 2D and 3D point setsJ. Image and Vision Computing, 2003.

[2]三维重建的自适应列文伯格-马夸尔点云配准方法

[3]基于Kinect的双目视觉场景三维重建

2.代码实现

.h

#pragma once
#include <pcl/filters/random_sample.h>//采取固定数量的点云
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

void  sample_point(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_rsf, double count = 1000);

void  visualize_registration(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& source, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& target,
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& icp);

.cpp

#include"lmicp.h"

void  sample_point(pcl::PointCloud<pcl::Poi

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