基于PCL的RANSAC算法计算点云中圆心坐标和半径

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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。

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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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