实例介绍
[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法,并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布),仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢,我将代码分为三块,依次运行PFH_demo.m(关键点提取)、PFH_demo2.m(PFH计算,耗时)、PFH_demo3.m(拼接实验与结果展示)。代码中实现的是64维度的描述符,与PCL中的略有不同。关键点如果用3D harris效果应该会更好一点。
【实例截图】
【核心代码】
My_PFH
└── My_PFH
├── ascread.m
├── bun000.asc
├── bun045.asc
├── lsqnormest.m
├── PFH_demo2.m
├── PFH_demo3.m
├── PFH_demo.m
└── Quater_Registration.m
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