怎样选择合适的landmark点？
软件: landmark
选择合适的landmark点需根据具体应用场景和SLAM技术类型决定，主要考虑以下因素：
图像SLAM场景
视觉特征 ：优先使用图像中的显著特征点（如角点、边缘）或预先部署的图像pattern（如二维码、色块），这类方法无需额外标记且信息丰富。
反射板SLAM ：通过反射板中心作为landmark点，适用于需要高精度定位的场景。
面部识别场景
关键特征点 ：需精确定位面部关键特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等），确保像素间语义对齐，避免特征变形影响识别性能。
通用配准需求
标记点对应性 ：采用基于标记点的配准算法（如VTK中的Landmark算法）时，需确保源标记点集与目标标记点集序号一一对应，以实现高效粗配准。
总结 ：图像SLAM多依赖视觉或反射板标记，面部识别需高精度特征点，通用配准则强调标记点对应性。选择时需结合具体任务需求和场景特点。
图像SLAM场景
视觉特征 ：优先使用图像中的显著特征点（如角点、边缘）或预先部署的图像pattern（如二维码、色块），这类方法无需额外标记且信息丰富。
反射板SLAM ：通过反射板中心作为landmark点，适用于需要高精度定位的场景。
面部识别场景
关键特征点 ：需精确定位面部关键特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等），确保像素间语义对齐，避免特征变形影响识别性能。
通用配准需求
标记点对应性 ：采用基于标记点的配准算法（如VTK中的Landmark算法）时，需确保源标记点集与目标标记点集序号一一对应，以实现高效粗配准。
总结 ：图像SLAM多依赖视觉或反射板标记，面部识别需高精度特征点，通用配准则强调标记点对应性。选择时需结合具体任务需求和场景特点。
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