MATLAB用哪个企业云平台有哪些好的平台好？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-22 01:16 标签： 企业云平台有哪些好的平台

各位大家好久不见，我还是小刘。我一直从事着C++视觉方面的工作，最近被C++/Cmake/PCL弄得不要不要的，配置环境。我又想起了我的老伙计-----Matlab。他应该可以做三维点云的基础工作吧。

在我的一阵探索之下，发现matlab从2018年开始增加了计算机视觉工具箱和雷达点云工具箱，也提供了函数，这不是6666吗，于是小刘准备就用这些工具箱函数验证一下经典的ICP算法
当然，本文的风格和之前一样，不会有特别多的数学解释， 我尽量用比较通俗的方式给大家讲解清楚，需要严格证明的请大家知网一下/谷歌学术一下。
点云的ICP配准算法是什么东东？
【注】只是感性的介绍，需要知道其中公式还得去看文献哦！！！！
目的：点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转矩阵R和平移矩阵t
大白话来说就是：对同一个物体进行多次扫描后，会有多个点云数据，然后将两个数据中同一点的点云进行匹配，也就是将两幅点云中相同点的点云放在一起即点云配准。
既然是配准过程，肯定对应点之间会存误差，然后就要让E(R,t)这个函数最小，其中可以用到最小二乘法，随机抽样一致算法（这些常见算法都是matlab内置算法，nice）。

然后效果就如下图一样，两个条为点云向量，他们属于同一个部位的不同点云集，为了让他们配准在一起，使用算法配准。

从一个动图来演示吧：初始是两个不同角度下的笑脸（深红色和绿色），下面是红色笑脸如何通过ICP过程和绿色笑脸重合的：

三维点云配准的一个效果：

  1. 首先对于一幅点云中的每个点，在另一幅点云中计算匹配点（最近点）

  2. 极小化匹配点间的匹配误差，计算位姿（旋转矩阵R和平移矩阵t）

  3. 然后将计算的位姿作用于点云

  4. 如此迭代，直到迭代次数达到阈值，或者极小化的能量函数变化量小于设定阈值

Matlab点云配准走一遭？
1、首先创建两个待配准的点云
 3.求解旋转矩阵R和移动矩阵t
4、将计算的位姿作用于点云
 5、写一个计算最小误差的函数
6、反复迭代，求取不同迭代次数的误差和点云匹配

迭代第五十次：我们可以看出两个点云集合几乎重合在一起。

我猜大家一时半会看不出迭代的差别，那我放一下第十次迭代和最后一次的迭代的误差放出来大家体会一下效果放在一起，看z轴是不是误差越来越小~~

结束语：看来matlab做点云真的不错，不过小刘在写算法的时候，其实觉得matlab用来做算法验证真的不错，不过有一点就是，迭代次数越多，稠密点云的时候会十分的慢，可能这就是脚本语言的通病吧，不过我用了并行加速之后，提升了不少，万物的资本家~~关注我，带你关注更多matlab用法，我们下次再见~

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