使用RANSAC算法提取平面 - Matlab实现

最新推荐文章于 2023-09-20 20:17:31 发布
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本文介绍了如何使用RANSAC算法在Matlab中提取平面。通过随机选取数据集中的点估计模型参数，排除离群值影响。提供了Matlab代码示例，展示从生成的数据集中提取平面的过程，并强调了如何调整参数以适应存在多个平面的情况。

使用RANSAC算法提取平面 - Matlab实现

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的参数估计方法，用于从数据集中估计模型参数，同时排除潜在的离群值的影响。在计算机视觉和图像处理领域，RANSAC广泛应用于平面提取任务。在本文中，我们将使用Matlab实现RANSAC算法来提取平面。

RANSAC算法的基本思想是通过随机选择数据集中的一小部分点来估计模型参数，然后根据这些参数计算其他点与模型之间的拟合误差。通过迭代这个过程，RANSAC选择具有最好拟合效果的模型，并将其视为最终的结果。

下面是使用Matlab实现RANSAC算法提取平面的代码示例：

% 生成示例数据
numPoints = 1000;  % 数据点数量
inlierRatio = 0.8; % 内点比例
noise =
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RANSAC提取平面（MATLAB内置函数）
dayuhaitang1的博客
06-11 1546
:内点到平面的最大距离，指定为标量值。指定距离的单位要与点云的单位一致。 :参考方向约束，指定为1 × 3向量。 :拟合平面的法向量与参考方向之间的最大绝对角距离，以度为单位的标量值指定。...
PCL 点云RANSAC+SVD提取平面
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【PCL】—RANSAC点云分割算法详解
lemonxiaoxiao的博客
05-12 9095
参考：https://www.bbsmax.com/A/rV57lnmVdP/ 1. 点云分割的概念 点云分割可谓是点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。 点云分割的目的是提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。 而现实点云数据处理中，往往需要对场景中的物体有一定先验知识，比如：桌面、墙面多半是大平面，桌上的罐子应该是圆柱体，长方体的盒子可能是牛奶盒…对于复杂场景中的物体，其几何外形可以归结于简单的几何形状。这为分割带来了巨大的便利，因为简单几何形状是可以用.
使用RANSAC提取平面
09-21
使用PCL中RANSAC探测识别平面，并且可将探测出的多个平面进行单独保存。
RANSAC平面提取.zip_RANSAC平面拟合_Ransac线面提取_ransac 平面_平面拟合_平面提取
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了解直线拟合、平面拟合的方法 掌握用随机抽样一致 算法实现平面提取
PCL RANSAC 多平面提取
weixin_44368569的博客
09-06 2191
我猜测效果不好的原因如下，RANSAC随机选点其实随机的是点的序号，然后取出对应序号的点。对于有序点云，位于同一平面上的点序号都比较接近，想选出位于同一平面上的点概率相对较低，针对此问题我们可以将代码稍作修改，也就是添加上一节中的注释部分代码。上边使用的测试数据是无序点云，但在测试有序点云的时候，上边代码的效果很差，下边的点云也是类似与上边的三个平面，只不过是从仿真环境种生成的仿真点云。需要注意的是，本节的内容是我个人对感兴趣地方的阅读笔记，而不是详细的教程，如果大家感兴趣，还是推荐自己去看源码。
matlabransac代码-RANSAC-Matlab-Function:RANSAC使用随机样本共识拟合线条。Matlab代码
05-25
RANSAC（Random Sample Consensus，随机样本共识）是一种在数据中识别模型参数的算法，尤其在处理有噪声数据和异常值的...通过学习和实践这个MATLAB实现，你可以深入理解RANSAC的工作原理，并将其应用到实际项目中。
MATLAB 改进RANSAC平面提取算法
dayuhaitang1的博客
07-22 1096
MATLAB 改进RANSAC平面提取算法
MATLAB优化RANSAC算法提取点云中的平面
QsPascal的博客
09-20 619
通过实验验证，我们发现该算法在提取点云中平面的过程中具有较好的性能和稳定性，能够有效地应对噪声和异常点的干扰。本文通过对MATLAB中的RANSAC实现进行改进，提出了一种优化的RANSAC平面提取算法，以提高平面提取的准确性和效率。以上就是基于MATLAB的改进RANSAC平面提取算法的介绍和相关源代码，通过这种优化方法，我们可以更准确地提取点云中的平面特征，为后续的点云处理任务提供更可靠的数据基础。根据点云数据的特性，我们可以动态地调整RANSAC算法的迭代次数，以提高平面提取的准确性和效率。
建筑物面片分割实验之RANSAC（实验一）
weixin_44329757的博客
07-22 2035
建筑物立面分割实验背景 在关于建筑物点云处理方面，一般流程都是： 1、从原始点云中分类得到完整建筑物点云 2、依次对单个建筑物进行立面分割 3、提取建筑物的特征点和特征线 4、建筑物进行三维建模 在建筑物的立面分割方面，常用的方法有区域生长和RANSAC，二者都是基于建筑物通常都是由多个平面组成的假设进行的。 实验代码 #include <iostream> //C++输入输出头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCL的PCD格式文件的输入输出头文件
使用CGAL进行点云RANSAC平面提取的编程方法
TechGlide的博客
09-09 280
在本文中，我们将介绍如何使用CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）来实现点云RANSAC平面提取的编程方法。通过使用CGAL库，我们可以方便地实现点云处理中的各种算法，并获得高效、准确的结果。通过以上代码，我们可以使用CGAL库实现点云RANSAC平面提取，并获取提取的平面参数。在上述代码中，我们首先创建了点云数据适配器，然后将点云数据和适配器绑定在一起。最后，我们可以打印提取的平面参数。在上面的示例中，我们生成了一个包含100个随机点的点云数据。
RANSAC算法拟合平面实现(附代码c++)
时义龙的博客
09-06 5850
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
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多点拟合求平面的RANSAC算法
星河队长
03-12 2103
随机抽样算法在多点平面拟合上的应用
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 7024
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。
CGAL 点云RANSAC提取平面
dayuhaitang1的博客
05-25 1139
CGAL 点云RANSAC提取平面
ransac算法平面提取,matlab代码
05-29
好的，以下是一个基于RANSAC算法的平面提取的Matlab代码示例： ``` % 读取点云数据 data = load('point_cloud_data.txt'); points = data(:, 1:3); % RANSAC参数设置 max_distance = 0.1; % 最大距离阈值 sample_size = 3; % 样本集大小 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 best_model = zeros(1, 4); % 最佳平面模型参数 inlier_indices = []; % 符合模型的点集 for i = 1:max_iterations % 随机选择样本点 sample_indices = randperm(size(points, 1), sample_size); sample_points = points(sample_indices, :); % 计算平面模型参数 [model, ~] = fitPlane(sample_points); % 计算点到平面的距离 distances = abs(points * model(1:3)' - model(4)); % 找到符合模型的点 inlier_indices_i = find(distances < max_distance); % 更新最佳模型和符合模型的点集 if length(inlier_indices_i) > length(inlier_indices) best_model = model; inlier_indices = inlier_indices_i; end end % 显示结果 figure; scatter3(points(:, 1), points(:, 2), points(:, 3), '.'); hold on; scatter3(points(inlier_indices, 1), points(inlier_indices, 2), points(inlier_indices, 3), 'r.'); [x, y] = meshgrid(min(points(:, 1)):0.1:max(points(:, 1)), min(points(:, 2)):0.1:max(points(:, 2))); z = (-best_model(1)*x - best_model(2)*y - best_model(4)) / best_model(3); surf(x, y, z, 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none', 'FaceColor', [0.5 0.5 0.5]); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); axis equal; ``` 在以上代码中，我们首先使用 `load` 函数读取点云数据，然后设置RANSAC算法的参数，包括最大距离阈值、样本集大小、最大迭代次数等。接着，我们使用 `randperm` 函数随机选择样本点，使用 `fitPlane` 函数计算平面模型参数，计算点到平面的距离，并找到符合模型的点。最后，我们使用 `scatter3` 函数和 `surf` 函数显示点云数据和平面模型。 需要注意的是，以上代码示例仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。另外，`fitPlane` 函数需要自行实现，该函数的功能是根据给定的点集计算平面模型参数。
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