Привет всем,
Я на самом деле нахожусь на теме 3d-сканирования для роботизированных приложений выбора и размещения.
Для начала я использую алгоритм ICP, чтобы соответствовать положениюэталонный объект относительно фактического объекта.Для этой цели я использую Octave / Matlab со следующим кодом: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12627-iterative-closest-point-method
После некоторых попыток алгоритм, по-видимому, генерирует удовлетворительную точность в соответствующее время.Сопоставление от 6000 до 6000 точек данных обходится при 100 циклах итерации с временем вычисления около 15 секунд.
На самом деле я пытаюсь извлечь этот код matlab / octave, чтобы вставить его в мое приложение, чтобы попробовать параллелизмалгоритм.Когда я запускаю неизмененный код из моего собственного c-приложения, время вычислений увеличивается примерно в 10-20 раз.(Те же наборы данных!)
Если включена функция встраивания и уровень оптимизации -O3.Существуют ли другие способы оптимизации октавы при создании .oct-файла?На самом деле я понятия не имею, почему такая большая разница в производительности.
Массивный алгоритм ICP выполняет двойное сложение, умножение и деление!
Спасибо за вашу помощь!
Привет, Джодел