關(guān)鍵點也稱為興趣點，它是2D圖像或是3D點云或者曲面模型上，可以通過定義檢測標準來獲取的具有穩(wěn)定性，區(qū)別性的點集，從技術(shù)上來說，關(guān)鍵點的數(shù)量相比于原始點云或圖像的數(shù)據(jù)量減小很多，與局部特征描述子結(jié)合在一起，組成關(guān)鍵點描述子常用來形成原始數(shù)據(jù)的表示，而且不失代表性和描述性，從而加快了后續(xù)的識別，追蹤等對數(shù)據(jù)的處理了速度，故而，關(guān)鍵點技術(shù)成為在2D和3D 信息處理中非常關(guān)鍵的技術(shù)

 NARF(Normal Aligned Radial Feature)關(guān)鍵點是為了從深度圖像中識別物體而提出的，對NARF關(guān)鍵點的提取過程有以下要求：

      a) 提取的過程考慮邊緣以及物體表面變化信息在內(nèi)；

      b)在不同視角關(guān)鍵點可以被重復(fù)探測；

      c)關(guān)鍵點所在位置有足夠的支持區(qū)域，可以計算描述子和進行唯一的估計法向量。

      其對應(yīng)的探測步驟如下：

      (1) 遍歷每個深度圖像點，通過尋找在近鄰區(qū)域有深度變化的位置進行邊緣檢測。

      (2) 遍歷每個深度圖像點，根據(jù)近鄰區(qū)域的表面變化決定一測度表面變化的系數(shù)，及變化的主方向。

      (3) 根據(jù)step(2)找到的主方向計算興趣點，表征該方向和其他方向的不同，以及該處表面的變化情況，即該點有多穩(wěn)定。

      (4) 對興趣值進行平滑濾波。

      (5) 進行無最大值壓縮找到的最終關(guān)鍵點?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PCL关键点（1）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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