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● 执行流程:
□ Step 1 近似匹配:有哪些信誉好的足球投注网站场景中表面模型实例的近似姿态【使用关键点】
? RelSamplingDistance:确定曲面模型中3D点的采样距离,默认0.05;
? KeyPointFraction:关键点比例,确定从采样场景点中提取关键点的数量,默认0.2;关键点在具有相似距离和相对方向的曲面模型上;
? MinScore:一个潜在匹配项被视为正确实例的最低得分,用于过滤结果,只返回得分高于该阈值的匹配项;
? num_matches:设置最大匹配数量,建议值为1、2、5;
? max_overlap_dist:最大重叠距离,由2个匹配曲面模型的边界框中心距离确定;
? scene_normal_computation:控制采样场景的法线计算,分为‘fast’(小领域中计算)、‘mls’(大邻域且更复杂精确的算法);
? 3d_edges:设置允许为边缘支持的基于曲面的匹配模型手动设置三维场景边(模型在train_3d_edges下创建);
? 3d_edge_min_amplitude:设置提取基于边缘支持的曲面匹配的三维边时的最小振幅阈值(提取的边是输入对象点集的子集,仅支持包 含2D映射的模型,如设置3d_edges,则忽略此参数) ;
□ Step 2 优化近似姿态:进一步优化前一步中找到的近似姿态,增加姿势和分数值的准确性【使用采样点,使得点到平面距离最小
? sparse_pose_refinement:是否启用稀疏姿态优化,默认为true(使用关键点得到候选姿态进行优化);
? score_type:设置返回得分的类型,分为 ‘model_point_fraction’(若没有边缘支持,为在场景中可见的物体表面的近似分数,即 “num_model_points”除以模型点数;若???边缘,为表面分数和边缘分数的几何平均值,即从采样的模型边缘与场景的边缘对齐的点的 数量,除以模型上的边缘潜在可见点的最大数目), ‘num_scene_points’(计算位于找到的对象表面上的采样场景点数量的加权计数,每 个点都基于到找到的对象的距离进行加权), num_model_points (计算在场景中检测到的采样模型点的数量);
;■ 关键算子 : find_surface_model(基于曲面的点云匹配):
? pose_ref_use_scene_normals:设置是否使用场景法线用于姿势优化,默认为false;
□ Step 3 稠密姿态优化:进一步优化步骤2中的姿态【使用所有点,精度被控制在模型尺寸的0.1%左右】
? dense_pose_refinement:是否启用姿态优化,默认为true;
? pose_ref_num_steps:密集姿势优化的迭代次数,默认为5;
? pose_ref_sub_sampling:设置用于密集姿势优化的场景点的速率,默认2。例如,设置为5,则场景中的每第5个点都将用于姿势优化;
? pose_ref_dist_threshold:设置相对于曲面模型的距离阈值,只有比此距离更接近对象的场景点才用于优化,默认0.1;
? pose_ref_scoring_dist:设置得分的距离阈值,在计算姿势优化后的分数时,只有比此距离更接近对象的场景点才被视为“在模型上”;
? score_type:设置返回得分的类型,分为 ‘model_point_fraction’(若没有边缘支持,为在场景中可见的物体表面的近似分数,即 “num_model_points”除以模型点数;若有边缘,为表面分数和边缘分数的几何平均值,即从采样的模型边缘与场景的边缘对齐的点的 数量,除以模型上的边缘潜在可见点的最大数目), ‘num_scene_points’(计算位于找到的对象表面上的采样场景点数量的
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