[点云库姿态估计，假设已有模型为真

Question

PCL的github提出了这些问题here，所以我真的不知道还有什么要问的。

我正在尝试在给定网格和生成的点云的情况下实现姿势估计。使用PCL，我知道您可以使用tutorial中的两个点云进行姿态估计。就我而言，我具有目标对象的准确多面模型。是否存在可以使用多面真模型的PCL姿势估计器？我想避免使用mesh_sampling或mesh2pcd解决。

使用以下54个字词，Google搜索不会带来与我的搜索相关的任何结果

• 点云库姿态估计与

  • 网格
  • 三角形
  • 方面
  • 真实数据
  • 模型真实数据
  • 型号
  • 网格真实数据
  • 顶点
  • 顶点

• 点云库点集注册与

  • （上方）

• 点云库注册

  • （上方）

• 点云库6DOF具有

  • （上方）

• 点云库构成

  • （上方）

• 点云库方向

  • （上方）

也许我不知道要搜索的单词正确吗？

但是看起来像它[[可能是可能的，因为像this]这样的函子> pcl::SampleConsensusPrerejective<PointNT,PointNT,FeatureT>

和this

pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >

采用看起来很通用的模板参数，只需要PCL基本功能。但是放置pcl :: mesh并不会编译（尽管它似乎不是PCL中唯一的“网格”类型），因为网格似乎并没有继承自基础。该文档没有讨论模板类型是什么或不可能做到的。另外，
我发现零个文档说明这是不可能的，或者表明只允许点云

。

我可以直接使用该模型进行点云转换吗，如果不能，为什么？

PCL的github将这些问题直接指向此处，所以我真的不知道还有什么要问的。我正在尝试在给定网格和生成的点云的情况下实现姿势估计。使用PCL，我知道您可以...

Answer 1

PCL是用于点云处理的库。尽管可以使用某些网格支持（pcl::PolygonMesh），但实际上所有已实现的算法都基于点云数据。