奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种常用的矩阵分解方法,在计算机视觉和三维几何处理中有广泛的应用。在点云处理中,SVD可以用于计算最佳拟合平面方程,从而实现平面拟合和平面参数估计。
在点云处理库(Point Cloud Library,PCL)中,可以利用SVD计算最佳拟合平面方程,并估计平面拟合的误差。下面将介绍如何使用PCL进行平面拟合和计算误差的方法。
首先,确保已经安装了PCL库,并在代码中包含了相应的头文件。下面是一个示例代码:
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>