Matlab 点云迭代加权最小乘法拟合平面

点云数据是计算机视觉和图像处理领域中常用的数据类型之一。点云拟合是一种常见的点云数据处理技术，可用于提取点云中的几何特征。本篇文章将介绍如何使用Matlab实现点云的迭代加权最小乘法拟合平面。

点云拟合的目标是找到最能代表点云数据的平面模型。迭代加权最小乘法拟合平面算法是一种常用的方法，其基本思想是通过迭代优化来拟合点云数据。算法的核心是最小化点到拟合平面的距离的加权平方和。

下面是使用Matlab实现点云迭代加权最小乘法拟合平面的步骤：

步骤1：加载点云数据
首先，我们需要加载点云数据。假设点云数据保存在一个文件中，文件格式为XYZ，每行表示一个点的坐标（x，y，z）。

% 读取点云数据
data = load('point_cloud.xyz');
points = data(