目录
一、概述
1.1简介
1.2RANSAC在点云粗配准中的应用步骤
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
2.3代码解析
2.3.1计算FPFH
1. 法线估计
2. 计算FPFH特征
2.3.2 全局配准
1.函数：execute_global_registration
2.距离阈值
3.registration_ransac_based_on_feature_matching函数
三、实现效果
3.1原始点云
3.2配准后点云
Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：
Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种迭代方法，用于从一组包含离群点的数据中估计模型参数。它特别适合处理包含大量噪声或离群点的数据。RANSAC在点云配准、图像拼接、3D重建等领域中广泛应用。
RANSAC（Random Sample Consensus）在点云粗配准中的应用主要包括以下步骤：特征提取、特征匹配、模型拟合、内点验证和迭代优化。
- 特征提取：从点云中提取特征点及其特征描述符。常用的特征描述符有FPFH（Fast Point Feature Histograms）等。
- 特征匹配：将源点云和目标点云的特征描述符进行匹配，得到初始对应关系。这些匹配关系可能包含很多误匹配。
- 随机采样：从匹配的特征对中随机选择一定数量的样本，用于模型拟合。样本的数量应足以确定一个唯一的变换模型。
- 模型拟合：使用选定的样本对估计一个变换模型（通常是一个刚体变换，包括旋转和平移）。
- 内点验证：使用拟合的模型对所有匹配对进行验证，计算匹配点对之间的距离，判断是否符合模型。符合模型的点对被称为内点。
- 评估模型：计算当前模型的内点数量，并与之前的最佳模型进行比较。如果当前模型的内点数量更多，则更新最佳模型。
- 迭代优化：重复上述步骤一定次数（迭代次数根据数据中的离群点比例和期望成功概率来确定），最终选择内点数量最多的模型作为最佳模型。
- source：源点云
- target：目标点云
- source_feature：源点云的特征描述，目前版本的open3d主要是FPFH特征描述
- target_feature：目标点云的特征描述，目前版本的open3d主要是FPFH特征描述
- max_correspondence_distance：对应点之间的最大距离
- estimation_method：默认采用的是点到点的方法。有如下三种方式：(TransformationEstimationPointToPoint, TransformationEstimationPointToPlane, TransformationEstimationForColoredICP)
- ransac_n：随机选取匹配点对的个数，也即RANSAC算法随机选取点的个数。默认值是4。
- checkers：使用快速修剪算法来提早拒绝错误匹配。，有如下3种修剪算法：(CorrespondenceCheckerBasedOnEdgeLength, CorrespondenceCheckerBasedOnDistance, CorrespondenceCheckerBasedOnNormal)
- criteria：定义RANSAC迭代的最大次数和验证的最大次数。这两个值越大,结果越准确,但要花费更多的时间。默认值是：max_iteration=, and max_validation=100。
2.3.1计算FPFH
这段代码的主要作用是为输入的点云（pcd对象）进行法线估计和FPFH特征计算。法线估计通过指定半径和最大最近邻点数来计算每个点的法向量，而FPFH特征计算则基于这些法向量和局部邻域信息，生成描述点云局部几何特征的特征向量。这些特征在点云处理中常用于配准、识别和分割等任务，有助于捕捉点云的几何结构和局部特征信息
1. 法线估计
作用：
- 法线估计是指在点云中为每个点计算法向量，法向量在计算机视觉和几何处理中很重要，用于描述点云表面的方向和曲率。
- KD树是一种数据结构，用于快速查询最近邻的点。KDTreeSearchParamHybrid参数指定了法线估计算法中的搜索半径和最大最近邻点数。
2. 计算FPFH特征
作用：
- FPFH特征（Fast Point Feature Histograms）是一种用于描述点云局部几何结构的特征描述符。它对点云中每个点的邻域进行建模，捕捉了点云的表面形状和曲率信息。
- compute_fpfh_feature函数计算点云的FPFH特征，需要指定点云对象和用于搜索的KD树参数（搜索半径和最大最近邻点数）。
2.3.2 全局配准
这段代码实现了全局点云配准的过程，使用了RANSAC（Random Sample Consensus）算法基于特征匹配来寻找最优的刚体变换（旋转和平移），使得源点云与目标点云尽可能对齐。
1.函数：execute_global_registration
参数：
- source：源点云对象。
- target：目标点云对象。
- source_fpfh：源点云的FPFH特征。
- target_fpfh：目标点云的FPFH特征。
2.距离阈值
距离阈值：
- distance_threshold：设定的距离阈值，用于判断匹配点对的有效性。
3.registration_ransac_based_on_feature_matching函数
参数解释：
- source 和 target：待配准的源点云和目标点云。
- source_fpfh 和 target_fpfh：源点云和目标点云的FPFH特征。
- True：表示进行全局配准。
- distance_threshold：距离阈值，用于判断匹配点对的有效性。
- TransformationEstimationPointToPoint(False)：使用点到点的变换估计方法。
- 4：RANSAC算法的迭代次数。
- [...]：用于检查对应关系的有效性的列表，包括基于边长和距离的检查器。
- RANSACConvergenceCriteria(, 500)：设定RANSAC的最大迭代次数和最大验证次数。
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