私の 3D スキャナーは、オブジェクトをさまざまな角度からスキャンして、最終的に 360° の表面再構成を取得します。各スキャンの点群には異なる量の点があり、マージする必要があります。再構成に使用したいPCLライブラリには、反復最近点法を使用して、同じ量の点で点群をマージするためのアルゴリズムがあります。
回転軸が分からないようにしたいです。もちろん、その位置と回転角度がわかっていれば、1 つの雲のすべてのポイントに回転行列を掛けてから、雲を結合することができます。回転の中心を知らずにそれらをマージする方法はありますか? （そして、アルゴリズムから位置を取得することさえできますか？）
まあ、それは古い質問のようですが、他の人の助けになるかもしれません:)登録せずに点群をマージすると意味がありません。したがって、ICP を使用する必要があります。次に、対応するポイント クラウドへの変換を実行し、その後それらをマージできます。まっすぐ進むべきです。
2 つの異なるサイズの雲を連結する方法を理解できた唯一の方法は、小さい方の雲を大きい方の雲と同じサイズにパディングすることです。どちらが大きいかをテストしてから、一時的な雲を小さい方の雲で埋め、残りを 0 0 0 で埋めました。
もう 1 つの方法は、すべて 0 0 0 ポイントで一時的な雲を作成し、一時的な雲の下部を小さな雲で埋めることです。
後者の方が実装しやすいと思いますが、前者の方が高速です。私は前者を使いました。