Ceres与PCL：拟合2D圆形

最新推荐文章于 2024-11-19 00:57:57 发布
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本文介绍了如何结合Ceres数值优化库和PCL点云库来拟合二维圆形。通过示例代码展示了从点云数据中提取预处理、RANSAC初始化模型到Ceres优化找到最佳圆心和半径的过程，适用于图像处理和计算机视觉领域的圆形拟合任务。

Ceres与PCL：拟合2D圆形

近年来，计算机视觉和图像处理领域的研究取得了长足的进展。在图像分析和模式识别中，拟合二维圆形是一个常见的任务，它在多个应用领域中发挥着重要作用，比如目标检测、机器人导航以及医学图像处理等。本文将介绍如何使用Ceres和PCL这两个优秀的开源库来拟合二维圆形。

首先，我们需要安装和配置Ceres和PCL。Ceres是一个用于数值优化的C++库，而PCL（点云库）是一套用于点云数据处理的库。安装过程因操作系统不同而异，可以参考官方文档进行安装。

接下来，我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Ceres和PCL拟合二维圆形。我们假设已经有一组带噪声的二维点云数据，我们的目标是找到最优拟合的圆心和半径参数。

下面是示例代码：

#include <iostream>
#include <ceres/ceres.h>
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PCL RANSAC算法实现二维圆拟合
BitSlinger的博客
08-15 730
本文将介绍如何使用PCL（点云库）中的RANSAC算法实现二维圆拟合，并提供相应的源代码。本文介绍了如何使用PCL库中的RANSAC算法实现二维圆拟合，并提供了相应的源代码。其中包含了RANSAC算法的实现，用于点云的模型拟合、平面分割、形状识别等任务。通过对输入点云数据应用RANSAC算法进行二维圆拟合，我们可以得到圆心坐标和半径的估计值。根据实际应用需求，可以进一步优化模型参数和采样策略，提高圆拟合的精度和鲁棒性。以上是PCL RANSAC算法实现二维圆拟合的相关内容，细节请参考附带的源代码。
基于CloudCompare和PCL的RANSAC算法实现圆形拟合
PixelInk的博客
08-15 498
在三维点云处理中，RANSAC也广泛应用于拟合几何形状，如平面、直线和圆等。本文将介绍使用CloudCompare和PCL库实现RANSAC拟合圆形的方法，并附上相应的源代码。接着，我们设置了RANSAC算法的参数，包括点到圆的距离阈值和最大迭代次数。然后，我们执行RANSAC算法，得到拟合结果。否则，输出未找到合适的拟合结果的提示。通过CloudCompare和PCL库的组合，我们可以方便地实现基于RANSAC的圆形拟合。接下来，我们将使用C++编写源代码，实现基于RANSAC的圆形拟合。
PCL RANSAC算法在三维空间中拟合圆形
OnSqlserver的博客
09-21 684
其中的RANSAC算法（RANdom SAmple Consensus）是一种常用的数据拟合方法，可用于提取点云中的几何形状，如平面、圆形等。在本文中，我们将使用PCL中的RANSAC算法来拟合三维空间中的圆形。首先，我们需要准备点云数据。需要注意的是，上述示例代码仅展示了如何使用PCL的RANSAC算法拟合三维空间中的圆形。接下来，我们将使用PCL的RANSAC算法来拟合圆形。如果RANSAC算法成功找到合适的拟合结果，我们将得到拟合的圆心坐标和半径。对象，用于表示我们要拟合的圆形模型。
PCL：RANSAC 圆拟合（二维圆 + 空间圆）
孙悟空
07-12 9003
本文介绍了PCL中RANSAC二维圆拟合与空间圆拟合的详细过程
【PCL】二维圆拟合
zhy29563
11-10 617
1 CMake cmake_minimum_required(VERSION 3.20 FATAL_ERROR) project(RansacModel) find_package(PCL 1.11 REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable(FitCirle2D Fit
Ceres&PCL 拟合椭圆（2D）
dayuhaitang1的博客
12-04 300
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Ceres&PCL 曲线拟合
dayuhaitang1的博客
03-26 452
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Ceres&PCL 岭回归拟合（曲线拟合）
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dayuhaitang1的博客
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激光雷达数据采集或读取、显示、直线拟合、角点提取、圆弧拟合、位姿解算等
03-01
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Ceres 继承ceres::SizedCostFunction
最新发布
10-17
在 Ceres 库中，`ceres::SizedCostFunction` 是一个抽象基类，用于定义残差函数及其对应的雅可比矩阵。当需要手动计算雅可比矩阵时，可继承 `ceres::SizedCostFunction` 类。以下是继承该类的方法和示例： ### 继承方法 1. **定义类**：创建一个新类，继承自 `ceres::SizedCostFunction`，并在模板参数中指定残差的维度和参数块的维度。 2. **实现 `Evaluate` 函数**：该函数负责计算残差和雅可比矩阵。它接受三个参数：参数块数组、残差数组和雅可比矩阵数组。 ### 示例代码 ```cpp #include "ceres/ceres.h" #include <iostream> // 继承 SizedCostFunction class QuadraticCostFunction : public ceres::SizedCostFunction<1, 1> { public: virtual ~QuadraticCostFunction() {} // 实现 Evaluate 函数 virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const { const double x = parameters[0][0]; // 计算残差 residuals[0] = 10 - x; // 计算雅可比矩阵 if (jacobians != nullptr && jacobians[0] != nullptr) { jacobians[0][0] = -1; } return true; } }; int main(int argc, char** argv) { google::InitGoogleLogging(argv[0]); // 待优化的变量 double x = 0.5; // 创建一个 Problem 对象 ceres::Problem problem; // 创建 CostFunction 对象 ceres::CostFunction* cost_function = new QuadraticCostFunction; // 添加残差块到 Problem 中 problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &x); // 配置求解器 ceres::Solver::Options options; options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR; options.minimizer_progress_to_stdout = true; // 求解结果 ceres::Solver::Summary summary; ceres::Solve(options, &problem, &summary); // 输出结果 std::cout << summary.BriefReport() << "\n"; std::cout << "x: " << x << "\n"; return 0; } ``` ### 代码解释 - **定义类**：`QuadraticCostFunction` 类继承自 `ceres::SizedCostFunction<1, 1>`，表示残差维度为 1，参数块维度为 1。 - **实现 `Evaluate` 函数**：该函数计算残差 `residuals[0] = 10 - x`，并手动计算雅可比矩阵 `jacobians[0][0] = -1`。 - **创建 `CostFunction` 对象**：实例化 `QuadraticCostFunction` 类，并将其添加到 `Problem` 中。 ###
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