matlab icp源码项目目标： 开发用于将部分点云与 3D CAD 模型配准的管道 运行代码时涉及的步骤： 在你希望运行代码的目录中创建一个 BUILD 文件夹，CMkeLists.txt 和 CODE.cpp 传递给代码的参数应该放在构建中 代码接受 3 个参数参数 1 = Kinect 点云参数 2 = CAD 文件参数 3 = ICP 的迭代次数 CAD 文件的预处理： .stl 格式的 CAD 模型以毫米为单位转换为 .pcd 和米。 （将 cad 缩小 0.001） 获得可接受输出的重要约束条件： Kinect 位置不应该改变，因为 Kinect 相对于机器人底座的转换是在代码中硬编码的。 湾要注册的对象放置在一定高度。 在迄今为止获得的结果中，该物体被抬高到了 6-7 厘米以上。 （白色小立方体）在代码中，我们砍掉了 示例 CMakelists、用于获取 Kinect 相对于 Base 的转换的 Matlab 代码以及用于获取从 Kinect 到机器人 Base 的转换的 Matalb 代码都存在于 zip 文件中。 代码将使用“cmake ..”和“make”进行编译

利用ICP算法测试点云配准情况，并基于ICP算法，应用kd-tree与icp算法相结合的方式。对点云配对的指派问题进行更好的处理，从而得到更好的点云配准结果。本文采用的编程环境为MATLAB2022，文章末尾含ICP和icp与kd-tree相结合的核心代码即：放置的是函数文件，没有方式.m文件。 来源于大二期末大作业，做的一般，希望能够帮助到你。（通过latex生成的论文）

点云配准算法

STM32F407ZGT6 ESP8266 微信Airkiss智能配网连接WiFi接入OneNET 其他单片机也可以参考

两个单片机分别进行密码接收和发射，发射单片机通过矩阵按键控制密码的发射和修改密码，通过LCD1602显示密码的内容，接受单片机通过LCD1602显示接受到的密码，通过LED模拟密码锁的控制，通过EEPROM对密码进行管理。初始密码1250

针对传统图像配准技术难以对海洋、沙漠、草原等特征不明显区域航空遥感图像进行配准的问题,提出了一种基于地理位置信息的航空遥感图像配准算法。依据载机定位定向系统测量的载机位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息, 利用齐次坐标变换的方法求解配准点在大地坐标系下的投影。利用世界大地坐标系-84坐标系定义的地球椭球模型确定匹配点的经纬度信息, 将相同地理位置信息的配准点进行配准。采用蒙特卡罗法仿真分析了载机姿态位置信息及框架角位置信息对配准精度及定位精度的影响。采用实际的航空遥感图像进行实验, 结果表明, 在载机飞行高度低于2000 m, 拍摄倾斜角小于18°时, 配准精度可优于3 m, 遥感图像中的海上控制点的定位精度优于35 m。

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度，提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中，点云数据获取时受扫描仪分辨率影响，点云局部或整体密度偏小，两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点，以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响，引入迭代插值方法，增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系，使用随机采样一致算法去除错误对应关系，对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵，再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明，改进的配准方法简

sift算法论文图像配准，基于改进的sift算法，参考文献

强大的光学和SAR多传感器图像配准

针对基于点特征和线特征配准SAR图像和光学图像的不足，提出了一种基于闭合区域特征的自动配准方法。通过对SAR图像和光学图像进行图像分割提取闭合区域，利用仿射不变矩对闭合区域进行匹配，提取经配对闭合区域的质心作为同名点，实现了高分辨率SAR图像和光学图像配准，取得了较好的配准结果。