PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束

最新推荐文章于 2023-09-24 22:56:55 发布

心之飞跃

最新推荐文章于 2023-09-24 22:56:55 发布

阅读量293

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法平面人工智能 PCL

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteJolt/article/details/132292533

编程专栏收录该内容

369 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用PCL库中的RANSAC算法进行平面拟合，并添加方向向量约束。通过设置平面法向量，可以限制拟合结果并提高点云处理的精度。在点云数据处理中，这一方法有助于实现更精确和平稳的平面拟合，优化数据分析和处理效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计算法，用于从包含噪声或异常值的数据集中估计模型参数。在点云处理领域，PCL（Point Cloud Library）库提供了对点云数据进行各种操作和分析的工具。本文将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法实现平面拟合，并添加方向向量约束的功能。

平面拟合是点云处理中常用的任务之一，它可以找到最能代表一组点云的平面。RANSAC算法通过随机采样点集来估计平面的参数，然后根据估计的参数计算每个点到平面的距离，通过阈值判断点是否属于平面。然后，重复上述过程直到达到指定的迭代次数或准确度阈值。

为了添加方向向量约束，我们可以使用平面的方向向量来限制平面拟合的结果。具体步骤如下：

导入必要的库和定义全局变量：

import pcl

# 定义全局变量
MAX_ITERATIONS = 1000  # 最大迭代次数
DISTANCE_THRESHOLD = 0.01

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

心之飞跃

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

PCL 方向向量约束的RANSAC拟合平面【2024最新版】

点云侠的博客

03-14

36万+

夹角约束的RANSAC拟合平面。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月29日。

ransac拟合平面

最新发布

twnkie的博客

10-24

1012

RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种基于随机采样的迭代算法，主要用于从一组包含大量噪声和异常值（外点）的数据中估计数学模型的参数。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

PCL :实现方向向量约束的RANSAC拟合平面（附完整源码）

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

09-24

226

PCL :实现方向向量约束的RANSAC拟合平面（附完整源码）

PCL：RANSAC 平面拟合

孙悟空

07-09

1万+

本文介绍了平面方程的一般式和点法式、PCL中RANSAC平面拟合的原理及算法实现。

PCL利用RANSAC算法实现平面拟合

2301_79331230的博客

08-15

526

在点云处理中，经常需要找到点云数据中的平面模型以进行后续操作，例如地面提取、物体分割等。而RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种常用的平面拟合算法，能够有效地从包含噪声和异常值的点云数据中估计出平面模型参数。总结起来，PCL提供了简单而强大的功能，方便我们在点云数据中进行平面拟合。通过使用RANSAC算法，我们能够准确地估计出包含噪声和异常值的点云数据中的平面模型。在上述代码中，我们首先检查了属于平面的点的数量，如果为0，则打印错误信息。对象保存了属于平面的点的索引，

带有线/平面拟合示例的 RANSAC算法的python实现_python_代码_下载

06-07

本资源提供了RANSAC算法在Python中的实现，包括线拟合和平面拟合的示例。 1. RANSAC算法原理： RANSAC的基本思想是通过不断抽取随机子集（样本）来尝试构建模型，并计算当前模型能解释的数据点比例（内点）。如果...

基于RANSAC算法PCL点云拟合平面整理

洛北辰南的博客

11-30

3万+

文章目录前言首先讲一下PCL是什么接下来是RANSAC算法解决思路PCL拟合平面手写RANSAC算法代码流程然而，出现了问题！！！发现问题mt19937 is what？前言这个项目，跟我专业不大相关，准确的说，是帮助学姐的做一做毕业设计的实际工作（平时有点闲，找点事做）。个人比较喜欢算法一类的，喜欢看别人的算法，改进、完善，研究如何应用到自己的功能中，精简前人的成果中对我冗余的部分。也就是...

PCL RANSAC拟合平面（C++详细过程版）

点云侠的博客

01-12

3833

RANSAC拟合平面的C++详细过程实现

使用RANSAC算法进行平面拟合

OnSqlserver的博客

09-22

618

然后，对于剩余的数据点，计算它们到估计模型的距离，并将距离小于某个阈值的数据点添加到内点集中。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒性较强的参数估计方法，常用于在含有噪声和异常值的数据中拟合模型。我们假设平面的方程为Ax + By + Cz + D = 0，其中A、B、C和D是平面的参数。在这个示例中，我们将使用Python的NumPy库进行数值计算和数据处理，并使用Matplotlib库进行结果可视化。图中的点云表示示例数据集，颜色表示每个点到拟合平面的距离。

PCL 使用RANSAC拟合平面【2025最新版】

热门推荐

点云侠的博客

06-23

42万+

RANSAC拟合平面算法原理和实现流程详解以及最大迭代次数和内点期望概率的设置方法。最后再对拟合后的平面法向量与向量（1，1，1）进行定向。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年7月6日。

简单的matlab实现的ransac平面拟合程序

08-26

简单的matlab实现的ransac平面拟合程序

RANSAC 算法拟合平面

斗罗FOXBY

12-18

3090

RANSAC 算法拟合平面视觉库为VisionPro 1、输入参数 Distance Threshold：对于拟合算法的每次迭代，测量候选平面与每个3D输入点之间的距离。比这个阈值更远的点被认为是离群值。默认为1 Assurance：这个值必须大于0，并且小于或等于1。使用这个来平衡工具的执行时间和拟合平面的精度。减少这个值可以降低执行时间，但会使拟合平面不那么准确。建议设置一个超时时间。算法必须区分内部变量和离群变量，内部变量的分布可以用一组模型参数来解释，而离群变量则不适合模型。给定一组inli

MATLAB RANSAC算法实现点云平面拟合

07-26

954

它的基本思想是通过迭代和随机采样的方式，从数据集中选择一组假设样本，并通过该样本进行参数估计。本文介绍了如何使用MATLAB中的RANSAC算法进行点云平面拟合。通过迭代和随机采样的方式，RANSAC算法能够处理存在离群点的数据，并找到最佳拟合平面模型。本文将介绍如何使用MATLAB中的RANSAC算法来实现点云平面拟合，同时给出相应的源代码。以上代码将生成一个包含噪声的平面点云，并使用RANSAC算法找到最佳拟合平面。在实际应用中，我们可以使用上述实现的RANSAC算法进行点云平面拟合。

MATLAB RANSAC平面拟合 （29）

weixin_44329757的博客

07-26

1650

将一个平面与一个从内点到平面的最大允许距离的点云相匹配。该函数返回描述平面的几何模型。该函数采用 M- 估计量样本一致性(MSAC)算法求解平面。MSAC 算法是随机样本一致性(RANSAC)算法的一个变体。对具体的函数和内部参数进行介绍说明model 平面的几何模型，返回为 planeModel 对象。当输入点云不包含足够的有效点，或者当函数找不到足够的内点时，输出模型的系数被设置为零。ptCloudIn 原始点云maxDistance 从内点到平面的最大距离，指定为标量值。

随机采样一致性（RANSAC）三维点云的平面拟合算法（含C++代码）

u014374826的博客

06-30

6811

RANSAC是一种鲁棒的模型拟合方法，它可以处理存在大量噪声和异常值的数据。在进行平面拟合时，RANSAC会随机选择三个点，然后计算这三个点确定的平面模型。然后，RANSAC会计算其他所有点到这个平面的距离，并根据一个预设的阈值来判断这些点是否符合这个平面模型。这个过程会重复多次，最后选择符合点最多的平面模型作为最终的结果。随机采样一致性（RANSAC）是一种迭代的模型估计方法，它的主要目标是从一组包含大量异常值的观测数据中估计出数学模型的参数。

（c++PCL库）深度图RANSAC拟合平面

weixin_53111112的博客

09-07

801

然后得到了coefficients；coefficients里面有四个参数：A\B\C\D。1.先将深度图转点云（点云的单位为米，记得转换单位）一个新的平面就拟合好了。

PCL 角度约束的RANSAC拟合直线【2024最新版】

点云侠的博客

04-16

20万+

角度约束的RANSAC拟合直线。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月29日。

RANSAC算法拟合平面实现(附代码c++)

时义龙的博客

09-06

5742

机械视觉3D检测项目中遇到的一些问题：项目场景：工业视觉双目条纹检测：项目场景：示例:条纹投影检测芯片引脚高度问题描述：在做双目视觉，条纹投影获取点云图后，会遇到噪声点比较多的问题，并且这些噪声点是由于反光引起的，所以没有办法有效剔除噪声点，就会影响我们计算3D点的准确度。在获取到点云数据后，我进行了滤波，然后将我认为没有异常的点拟合了一个平面，然后再去求我想要的某个point(x,y,z)到平面的距离，这就计算出了某个点相对于平面的距离，这也是项目中用来求高度比较通用的算法。例

RANSAC平面拟合理论和代码---PCL源码笔记

Tianchao龙虾

07-07

6441

RANSAC平面拟合理论和相关PCL源码学习笔记

PCL RANSAC算法 平面拟合 详解

05-09

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，其中包含了许多常用的点云处理算法，例如平面拟合算法RANSAC。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于估计模型参数的迭代方法，它可以在存在噪声和离群点的数据中找到最佳的模型参数。下面我们来详细介绍一下PCL中的RANSAC算法在平面拟合中的应用。 1. 原理 平面拟合是指在点云数据中找到最适合一组点集的平面方程。假设我们有一个点云数据集$P = \{p_1, p_2, ..., p_N\}$，其中每个点$p_i$都有三个坐标$(x_i, y_i, z_i)$。我们的目标是在其中找到一个平面方程$ax + by + cz + d = 0$，其中$a, b, c$是平面的法向量，$d$是平面到原点的距离。 PCL中的平面拟合算法RANSAC的基本思想是在数据集中随机选择一组点，然后计算这些点所代表的平面方程，将这个平面方程与其他点的距离进行比较，判断哪些点属于这个平面。如果有足够多的点属于这个平面，那么这个平面就是一个好的拟合。如果选择的点不够好，那么就重新随机选择一组点，直到找到一个好的拟合。 2. 算法流程具体来说，PCL中的RANSAC算法流程如下： 1) 从点云数据集中随机选择$n$个点，这些点被称为内点（inliers）。 2) 计算这$n$个点所代表的平面方程。 3) 遍历数据集中的每个点，计算该点到平面的距离，如果距离小于一定的阈值，那么将该点标记为内点。如果内点的数目超过了一定比例，那么就认为这$n$个点代表了一个好的拟合。 4) 重复上述步骤若干次，最终选择内点数目最多的平面方程作为最终的拟合结果。 3. 代码实现下面是一个简单的PCL平面拟合的代码实现，其中使用了RANSAC算法： ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main() { // 定义点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 从文件中读取点云数据 pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; // 设置分割参数 seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); // 创建模型系数和点索引容器 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); // 执行分割 seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 输出平面方程的系数 std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; } ``` 其中，loadPCDFile函数用于读取点云数据，SACSegmentation对象用于进行平面拟合，setModelType和setMethodType用于设置平面模型和拟合方法，setMaxIterations设置迭代次数，setDistanceThreshold设置距离阈值。最后，segment函数执行拟合，并返回拟合结果的系数和内点索引。