提问人：Nikitha 提问时间：9/21/2023 最后编辑：Nikitha 更新时间：9/26/2023 访问量：42
如何将多个视图的层合并到一个 360 度视图的单个对象中
How to combine ply of multiple views into a single object of 360 degree view
问：
我为单个对象有 8 个层文件，但每个文件都有不同的视图。我需要整合所有这些场景并形成 360 度网格。pcl中是否有一种技术可以集成所有这些场景。icp 可以用于集成场景吗？如果是这样，如果有人提供集成它的示例代码，它将很有用。
我需要整合单个场景的不同视图。我尝试了 icp，但我无法集成它。我不确定源和目标是如何固定的，以及如何对齐。ICP可以用于场景集成吗？
答：
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IBitMyBytes
9/22/2023
#1
您要执行的操作称为注册。PCL 教程对您来说可能是一个很好的起点： https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/#registration 是的，ICP 是一种可能的方法。它是否会成功取决于你选择的参数、对象本身，以及你给 ICP 的起始猜测有多好。
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Nikitha
9/26/2023
我有两种不同的看法。一个是前视图，另一个是剖面图（侧视图）。在这种情况下，我尝试使用 icp。但它只是对齐并只产生一个云，而不是合并它。有没有办法集成它，我什至尝试将 icp 的结果与视图 1 连接起来。但合并并不准确。
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IBitMyBytes
9/27/2023
那么“集成”到底是什么意思呢？“合并不准确”是怎么回事？我不明白这个问题。
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Nikitha
9/27/2023
就我而言，集成是我需要结合前视图和侧视图。所以在组合时，我无法执行它。因此，如果有任何算法可以实现最终目标
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Nikitha
9/26/2023
#2
这是示例代码。B它没有集成两个不同的视图。
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZRGB, pcl::PointXYZRGB> icp;
icp.setMaximumIterations(500);
icp.setInputSource(mls_points_with_normals);
icp.setInputTarget(mls_points_with_normals2);
// icp.setMaxCorrespondenceDistance (0.05);
icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);
icp.setTransformationEpsilon(1);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr aligned_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
icp.align(*aligned_cloud);
Eigen::Matrix4f transformation_matrix = icp.getFinalTransformation();
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr transformed_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
pcl::transformPointCloud(*mls_points_with_normals, *transformed_cloud, transformation_matrix);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr integrated_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
*integrated_cloud = *transformed_cloud + *mls_points_with_normals2;
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