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Magic3D
点云注册模块

点云注册模块

 Icon

导入点云

可以一次性导入多个点云

法线

可以计算，更新，光滑所有点云的法线，按钮具体含义可以参考点云处理模块的法线功能

有序-顺序注册点云
  • 一键顺序注册点云，按照点云文件名的顺序依次注册：2->1, 3->2, 4->3......
  • 参数-NoMark：是否需要无标记注册
  • 参数-ICP：是否需要ICP
  • 参数-Grid：如果点云是有序点云，可以勾选这项，拼接速度会更快
  • 参数-Color：点云如果有颜色，可以应用颜色信息来辅助拼接。注意，带颜色的ICP目前只支持有序点云。

    • 全局注册
  • 点云全局注册，用于提升点云的注册精度。
  • 参数-MaxIterations：注册的最大迭代次数，默认参数为10。数据精度越高，初始对齐越好，需要的迭代次数越少，如果数据不好，可以提高迭代次数.
  • 参数-Speed：注册速度，参数范围是[0, 1]，数值越大，注册速度越快，当然精度有可能会比速度慢的低一些。快速注册一般用于点云数目比较多的情况。
  • 参数-Mark：如果点云有标记点，可以勾选这项，用标记点辅助拼接。"标记"按钮可以导入标记点
  • 参数-Color：点云如果有颜色，可以应用颜色信息来辅助拼接。注意，目前此选项只支持有序点云。
  • 参数-Feature：如果点云有颜色特征，可以借助这些特征辅助拼接。
    • globalregistration
  • 一个室内扫描数据的全局注册例子：
    • globalregistration
  • 一个借助颜色进行平面区域全局注册的例子：
    • align_global_color

    非刚性全局注册
  • 参数-MaxIterations：注册的最大迭代次数，默认参数为10。
  • 参数-NonRigidSize：非刚体变换的数量，每个刚体变换作用于点云的一个子片区。数量越多，非刚性越强。数量为1时，即为刚体变换.
    • global_nonrigid_car

    全局融合
  • 把注册后的点云融合成一个点云。这里提供了4种融合的方法.
  • 参数-Interval：参数为目标点云密度，数字代表原始点云密度的倍数。参数越大，目标点云密度越大，默认为1，既为原始点云密度。
  • 融合-把距离近的点融合成一个点，适合精度比较高的点云，如下面的椅子点云
  • 拟合-用拟合的方法生成一个整体点云，可以处理精度很低的点云，如下面的集装箱数据。参数为点云置信值，范围(0,1]。
  • 去重叠-去掉重叠部分的点
  • 叠加-把点云叠加到一起
  • 网格-把点云直接拟合成一个网格。参数为点云置信值，范围(0,1]。
    • fusepointcloud
    fusepointcloud
    fusepointcloud

    一键纹理贴图
  • 把注册好的，并且带有点像对应和图像信息的点云，一键生成带有纹理的网格。输入要求：深度点云+点像对应+对应图片。测试方法：先导入注册好的点云，然后通过“点像对应”导入点像对应文件和图片，最后“纹理图”一键创建带纹理的网格。注意：导入点像对应文件和图像后，点云会去对应的像素点拾取颜色。可以根据点云的颜色来检验点像对应文件是否正确。
  • 点像对应：导入点像对应文件和图片。点像对应的格式为：map|mmap。几何意义为点云的点到图像中的坐标。导入点像对应文件和图像后，点云会去对应的像素点拾取颜色。可以根据点云的颜色来检验点像对应文件是否正确。
  • 纹理图：一键生成带有纹理的网格
    • GenerateTextureMesh

    点云颜色融合
  • 单光源点云颜色修正。背景：当摄像机固定，物体自身旋转，比如在转台上，然后单光源固定于模型前面。这种方式采集的图像，有个共同的缺点，就是单帧物体的边缘颜色会比较暗。测试方法：可以导入多帧对齐好的点云，然后用这个功能去除掉黑边色差。参数意义为点云密度的倍数，用于判断不同帧点云是否有重叠，默认为1倍。如果点云比较密，或者对齐效果不是很理想，可以适当提升点云密度倍数。
    • color_tune_single_light

    分步对齐

    分步对齐一般操作流程是：

    1. 导入需要注册对齐的两帧点云 (红色为固定点云，绿色为浮动点云)。
    2. 初对齐: 如果扫描点云有标记点，可以进行有标记点拼接；如果点云没有标记点，也可以进行无标记拼接。
    3. ICP: 点云初始对齐（标记或者无标记）后，用ICP做精细对齐。
    4. 融合：使得两个点云融合成一个红色点云，作为下次注册的不动点云。目前有两种融合方式：去除点云重叠部分的点；或者用绿色点云替换红色点云。前者的融合方式对应了frame to model的拼接方式，后者对应了frame to frame的拼接方式。
    5. 导入下一帧点云，重复上面的步骤: 初始对齐，ICP对齐，融合
    6. 注册融合完所有的点云后，点击注册应用，则进入全局优化的阶段
    registration_workflow

    分步对齐-预处理
  • 法线：这里的法线计算功能和点云工具箱的法线功能是一样的。
  • 特征点：主要用于带标记的扫描注册. 点云标记点格式为：Mark0_X Mark0_Y Mark0_Z ... ... ...

    • 分步对齐-有标记初对齐
  • 用于带标记点的初始对齐，点云需要有法线信息。标记点可以通过鼠标右键在点云上拾取，也可以通过特征点导入。两个点云的标记点拾取顺序不需要一一对应，个数也不需要一样。
  • 参数-MinOverlap: 两帧点云对齐后的最低重叠率。这个参数可以帮助判断拼接是否成功，成功后则提前退出搜索。
  • 参数-Fast：快速模式的搜索空间小一些，所以拼接速度更快
    • mark_registration

    分步对齐-无标记初对齐
  • 用于无标记点的初始对齐（点云如果没有法线，则NOrient==false）
  • 参数-Accuracy：注册精度，范围是[0,1]。参数越大，对齐的可能性越大，速度也越慢。对于重叠部分较少，或者有些对称的点云，可以提高参数精度来提高对齐的稳定性。有颜色的点云，也可以应用颜色信息辅助对齐。
  • 参数-Grid：如果点云是有序点云，可以勾选这项，拼接速度会更快
  • 参数-Color：点云如果有颜色，可以应用颜色信息来辅助拼接。注意：此选项一般用于颜色特征丰富，而几何特征不明显的情况下。
  • 参数-NOrient：点云法线的定向是否是一致的。
    • align_nomark

    分步对齐-ICP注册
  • ICP注册用于有初始对齐的点云，它能提升对齐精度。
  • 参数-Grid：如果点云是有序点云，可以勾选这项，拼接速度会更快
  • 参数-Color：点云如果有颜色，可以应用颜色信息来辅助拼接。注意，目前此选项只支持有序点云。
  • 参数-Mark：如果点云有标记点，可以勾选这项，用标记点辅助拼接。
    • align_icp_example

    分步对齐-非刚性ICP
  • 背景：ICP注册主要用于已经粗注册好的点云，提升注册精度。传统ICP注册是刚体变换。在数据有误差或者微小形变的时候，刚体变换无法完全对齐点云。如图所示，a)是输入的两个点云。这两个点云 有微小的形变；b)是无标记对齐的结果；c)是ICP精细对齐的结果，可以看到点云有些部位的对齐还是有误差的。e是c的注册结果去除重叠，再更新法线的结果。可以看到有些局部法线出现了毛刺的效果，这是对齐误差的体现。为了提升注册精度，引入非刚性变换。如图所示，d是非刚体的ICP对齐的结果，对齐误差明显降低了。f是d的注册结果去除重叠，再更新法线的结果。可以看出对齐误差明显小了很多。参数意义为非刚体变换的数量，每个刚体变换作用于点云的一个子片区。数量越多，非刚性越强。数量为1时，即为刚体变换。
    • nonrigid_compare
  • 参数-NonRigidSize：非刚体变换的数量，每个刚体变换作用于点云的一个子片区。数量越多，非刚性越强。数量为1时，即为刚体变换.

    • 分步对齐-融合
  • 把当前两帧点云融合成一个点云，用于下一次的拼接。
  • 融合-去重叠：去除点云重叠部分的点，此融合方式对应了frame to model的拼接方式
  • 融合-替换：用绿色点云替换红色点云，此融合方式对应了frame to frame的拼接方式

    • 如果您有任何疑问和建议，欢迎发email:

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