Halcon中的3D分析（必威体育精装版文档）.pptxVIP

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●执行流程：

□Step1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）；

□Step2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；

□Step3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