基于PCL的RANSAC算法计算点云中圆心坐标和半径

最新推荐文章于 2024-06-24 09:50:25 发布

GfEmacs_Lisp

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文章标签：算法人工智能深度学习

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本文介绍如何利用PCL库和RANSAC算法处理点云数据，计算出点云中圆的圆心坐标和半径。通过SampleConsensusModelCircle2D和RandomSampleConsensus对象进行模型拟合，最终输出圆心坐标和半径。提供的代码示例可供参考和实践。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在点云处理领域中，RANSAC（随机示例一致性）算法是一种常用的模型拟合方法。它通过随机选择一组数据样本，从中拟合出一个模型，然后计算其与其他数据点的拟合误差，并将误差小于阈值的数据点加入到内点集合中。通过迭代这个过程，最终得到一个拟合效果较好的模型。

在本文中，我们将介绍如何使用PCL（点云库）中的RANSAC算法来计算点云中圆的圆心坐标和半径。首先，我们需要导入必要的库：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include

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PCL 计算平面三角形外接圆的圆心和半径

点云侠的博客

06-27

696

计算平面三角形外接圆的圆心和半径是实现二维Delaunay三角剖分的基础算子

PCL点云处理之四点确定球心和半径（克拉默法则C++）（二百二十九）

weixin_44329757的博客

03-11

466

相比于计算点坐标均值作为球心和某点到均值距离作为半径的快速计算法，这里介绍的方法更加适合精度要求较高的四点定球计算，下面是具体的实现代码，C++编写，无依赖库，可直接运行，并在主函数中设置了四个点作为验证输入，证明最后的结果是否准确。

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PCL中使用RANSAC算法计算点云圆心坐标及半径

Asher_zheng的专栏

08-22

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PCL点云处理-RANSAC

weixin_38498629的博客

04-14

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RANSAC算法简介 RANSAC从样本中随机抽选出一个样本子集，使用最小方差估计算法对这个子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差，再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较，当偏差小于阈值时，该样本点属于模型内样本点 ( inliers），或称内部点、局内点或内点，否则为模型外样本点（outliers），或称外部点、局外点或外点，记录下当前的 inliers 的个数，然后重复这一过程。每一次重复都记录当前最佳的模型参数，所谓最佳即是inliers的个数最多，此时对应的inliers个数为 best_

PCL点云参数估计算法之RANSAC和LMEDS

qq_29462849的博客

12-19

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RANSAC算法 RANSAC算法的输入是一组观测数据（往往含有较大的噪声或无效点），一个用于解释观测数据的参数化模型以及一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证：有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是...

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weixin_44472239的博客

08-26

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基于点的特征识别算法相对较少，刚好又需要对项目中的圆孔特征进行滤波，故采取RANSAC和包围盒对圆孔特征进行识别和滤波。

PCL 计算点云法向量并显示【2025最新版】

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点云侠的博客

04-16

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PCL计算法向量并显示，用OMP进行计算加速以及法线定向的深层次理解、操作。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月1日。

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api_debug626的博客

09-27

399

以上代码的关键部分是使用PCL的RANSAC算法来拟合圆柱。然后，我们设置距离阈值来确定内点，并计算拟合结果的内点索引。通过给定的高度，我们可以计算圆柱的体积和表面积。随着三维数据获取技术的进步，点云处理成为了许多领域的重要任务。本文将介绍如何使用PCL（点云库）中的RANSAC算法来拟合圆柱，并进一步计算圆柱的体积和表面积。通过使用PCL的RANSAC算法，我们可以在点云数据中拟合圆柱，并计算圆柱的体积和表面积。需要注意的是，代码示例中的"…一般来说，计算圆柱的体积和表面积需要提供圆柱的高度。

PointCloudLib RANSAC算法实现点云粗配准 C++版本

linux_huangyu的博客

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点云配准一般分为粗配准和精配准，两种方式结合能有效避免粗配准精度不够和精配准耗时巨大的问题。

PCL 基于三个点计算圆心坐标之二（二维）

dayuhaitang1的博客

09-06

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pcl不规则圆求圆心

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08-22

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迭代算法求不规则圆形的中心

点云项目算法（1）——拟合空间的圆

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10-14

4926

由于项目需要：拟合构件的圆孔老师说:选取孔洞周围点进行拟合圆，首先将孔所在面提取出来，然后再在该面取孔位处的点进行圆拟合。参考相关论文之后，我的想法有两个： 1、只针对这个零件，圆孔的大小固定（有设计图），只是圆心的位置不确定。那么首先把孔洞的部分的区域点云提取出来，对点云进行投影到二维，用一个圆去判断怎样范围的点数最少就是圆孔位置 2、老师点选了一些点云，用点选出来的点云拟合圆形，可以用 PCL随机一致性RANSAC算法拟合圆形。 clear all; clc; close all; %

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GfEmacs_Lisp的博客

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207

在处理点云数据时，常常需要计算点云的外接圆半径，以便进行进一步的分析和操作。本文将介绍如何使用 Open3D 库来实现点云外接圆半径的计算，并提供相应的源代码。当然，在实际应用中，我们可能会遇到更复杂的情况，例如处理多个点云、点云预处理等。通过使用 Open3D 提供的功能，我们可以轻松地进行点云数据的处理和分析，为后续的工作奠定基础。通过以上步骤，我们可以简单地使用 Open3D 实现点云外接圆半径的计算。接下来，我们可以使用 Open3D 提供的功能来计算点云的外接圆半径。最后，打印出外接圆半径。

【PCL自学：Feature2】主成分分析及积分图点云法向估计方法 (持续更新)

斯坦福的兔子的博客

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PCL点云表面法向估计在上一章中我们介绍了点云特征估计表示和示例程序，在这一章节中我们将介绍如何使用PCL对表面上的点云进行法向特征估计。表面法线是几何表面的重要属性，在计算机图形学应用等许多领域中被大量使用，常应用于光源阴影等视觉效果，在工业领域常用来进行物体表面分割的预处理。任意给定一个几何面，通常很容易推断出面上某一点的法线方向是垂直于该面。但是，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此存在两种可能性： ①利用表面网格技术，从采集的点云数据集中获取表面，并从网格

PCL入门（五）：随机采样一致性算法RANSAC简单使用

qq_30841655的博客

09-12

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参考博客《随机抽样一致性（RANSAC）算法详解》该算法根据数据集获得满足一定条件的参数估计，实现利用尽可能少的数据获得尽可能大的一致性数据集。具体来说，步骤1：从数据集中随机获得一定量的数据；步骤2：根据获取数据，做参数估计，并拟合模型；步骤3：计算数据集中的每一个点在该模型下的距离或者损失，据此将数据集分为内部点集合和外部点集合；步骤4：若迭代次数未超过阈值，则返回步骤1；步骤5：将内部点集合中数据最多的模型作为最终输出模型。

PCL之圆形检测和直线检测

kissgoodbye2012的博客

04-23

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一、圆形检测 //搜寻所有的圆，知道找不到符合条件的圆，记录圆的圆心和半径 int index=0; while(1) { pcl::visualization::PCLVisualizer viewer2("Visualization of original and target point cloud"); viewer2.setBackgroundColor(255,255,255); pcl::PointCloud<pc

PCL圆形平面圆心坐标及半径测量

kukuka006419的博客

05-06

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五、对轮廓进行圆形拟合，得到圆心坐标、圆的直径和圆法向量。通过圆形平面的点云数据获取该平面圆心坐标及圆半径。三、把点云投影到第二步得到的平面上。二、采用RANSAC方法定位平面。四、提取投影平面的轮廓。

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EvktJava的博客

09-26

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然后，我们计算所有点到估计的圆形的距离，并根据距离是否小于阈值来将点分类为内点或外点。然后，我们计算所有点到估计的圆形的距离，并根据距离是否小于阈值来将点分类为内点或外点。在我们的情况下，我们将使用RANSAC算法来估计圆形的圆心和半径。在我们的情况下，我们将使用RANSAC算法来估计圆形的圆心和半径。一旦我们得到了最佳的圆心、半径和内点集合，我们可以使用MATLAB的plot函数来可视化结果。一旦我们得到了最佳的圆心、半径和内点集合，我们可以使用MATLAB的plot函数来可视化结果。

编程实现提取点云数据的树的中心和提取山区的DEM

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PCL RANSAC算法实现二维圆拟合

最新发布

05-18

### PCL RANSAC 2D 圆拟合实现方法在点云处理领域，PCL（Point Cloud Library）是一个广泛使用的开源库，提供了丰富的工具来执行各种几何分析任务。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒的估计技术，常用于从噪声数据中提取模型参数。对于二维圆拟合的任务，可以利用 PCL 中的 `pcl::SACSegmentation` 类结合 RANSAC 方法完成。以下是具体实现方式： #### 实现原理通过随机采样一致性算法 (RANSAC)，可以从一组候选点中找到最佳拟合圆的参数。此过程涉及定义一个假设模型并验证其适用性。最终保留满足条件的最大子集作为内点集合[^1]。 #### 示例代码下面展示了一个基于 C++ 的简单例子，演示如何使用 PCL 和 RANSAC 进行二维圆拟合： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 创建一些模拟数据点 for (double theta = 0; theta < 2 * M_PI; theta += 0.1) { double radius = 5; pcl::PointXYZ point; point.x = radius * cos(theta); point.y = radius * sin(theta); point.z = 0; cloud->points.push_back(point); } // 添加一些噪声点 for (size_t i = 0; i < 10; ++i) { pcl::PointXYZ noise_point; noise_point.x = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX * 10 - 5; noise_point.y = static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX * 10 - 5; noise_point.z = 0; cloud->points.push_back(noise_point); } cloud->width = cloud->points.size(); cloud->height = 1; // 使用 SACSegmentation 执行分割 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients()); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices()); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); // 是否优化系数 seg.setModelType(pcl::SACMODEL_CIRCLE2D); // 设置模型类型为二维圆形 seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // 设置方法类型为 RANSAC seg.setDistanceThreshold(0.2); // 设定距离阈值 seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); if (inliers->indices.empty()) { std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl; return (-1); } else { std::cout << "Circle Model Coefficients: " << coefficients->values[0] << ", " << coefficients->values[1] << ", " << coefficients->values[2] << std::endl; } return 0; } ``` 该程序创建了一组围绕原点分布的二维点，并加入了一些随机噪声点。随后应用了 RANSAC 来检测这些点中的最优圆模型及其对应的中心坐标和半径[^1]。 #### 结果解释运行上述代码后会输出所求得的圆心位置以及半径大小。这表明即使存在部分干扰项的情况下也能成功恢复原始形状特征。