Блог

Я использовал пример для распознавания 3D-объектов, используя дескрипторы для поиска соответствий, а затем соответствия для 3D-голосования по Хафу, как в примере https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/correspondence_grouping.html#id17 .

Проблема в том, что на выходе я получаю неправильную матрицу преобразования, даже если облака выровнены друг над другом. Для теста я взял облако точек модели, вырезал и извлек его. И затем я взял то же самое облако точек (без вырезания или извлечения чего-либо) для использования в качестве сцены, поэтому, по сути, перевод между двумя облаками должен быть 0? Но это не так, для разных итераций я получаю совершенно разные матрицы, даже если облака точек идеально выровнены.

Вот параметры, которые я использовал:

  float model_ss_(0.1f);
    float scene_ss_(0.1f);
    float rf_rad_(2.0f);
    float descr_rad_(15.0f);
    float cg_size_(5.1f);
    float cg_thresh_(80.0f);
 

И я также добавляю два примера тестов с двумя разными результатами.Результирующие матрицы преобразования сильно отличаются, хотя сцена и объект одинаковы в обоих случаях.

Мой вопрос в том, что может вызвать этот результат? Кто-нибудь сталкивался с чем-то подобным этому? Вот результаты, которые я получаю:

Пара облаков 1

Матрица 1

Пара облаков 2

Матрица 2