最佳RANSAC算法拟合矩形的实现（基于PCL库）

最新推荐文章于 2025-09-06 18:24:16 发布

JbPatch

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文章标签：算法人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JbPatch/article/details/132951570

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本文详细介绍了如何利用点云库（PCL）中的最佳RANSAC算法来拟合矩形。首先，导入PCL库和其他必要库，然后加载点云数据。接着，创建最佳RANSAC对象并设置参数。通过算法计算出模型后，提取拟合矩形的参数，如坐标和法向量。文章提供完整的代码示例。

最佳RANSAC算法是一种常用的参数估计方法，用于从数据集中拟合出最佳的模型。在计算机视觉和图像处理领域，最佳RANSAC算法常用于拟合几何形状，如矩形。本文将详细介绍如何使用点云库（PCL）中的最佳RANSAC算法来拟合矩形，并提供相应的源代码。

导入必要的库
首先，我们需要导入PCL库和其他必要的库。以下是导入所需库的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_typ

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PCL 常用拟合模型及使用方法【2025最新版】

点云侠的博客

07-05

1427

RANSAC等常用拟合模型的使用方法，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月12日。

PCL利用RANSAC算法实现平面拟合

2301_79331230的博客

08-15

578

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，

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最终ransac拟合矩形

IronFromIce

06-11

2625

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<vector> #include<stdlib.h> #include <time.h> using namespace std; using namespace cv; //此函数随机选取两点，求基础线的法线参数及一个...

基于OpenCV的RANSAC算法用于散点图矩形拟合

10-31

内容概要：本文介绍了如何利用 OpenCV 实现 RANSAC（随机抽样一致性）算法来对一组散点进行旋转矩形拟合的方法。文中详细解释了三个关键函数的作用：pointToLineDistance 用来计算点与直线间的最短距离，isPointInRotatedRect 判断某点是否位于指定旋转矩形内部以及 ransacRotatedRect 完成实际的拟合操作，最终通过迭代找出最优解，即能够包含最多样本点的最佳拟合旋转矩形。适用人群：有一定 C++ 编程经验和图像处理基础知识的研究者和开发者。使用场景及目标：适用于需要从噪声数据中提取规则几何形状的应用场合，如工业检测、物体识别等领域，可以用于提高自动检测系统的鲁棒性和准确性。其他说明：本例程侧重于理论理解和实用技巧，同时展示了 OpenCV 图像处理函数的强大功能及其应用场景。建议读者结合自己的具体任务需求调整参数设置。

RANSAC拟合y=kx示例+拟合三维平面+拟合Homography矩阵

baidu_40840693的博客

04-14

1679

import numpy import scipy # use numpy if scipy unavailable import scipy.linalg # use numpy if scipy unavailable ## Copyright (c) 2004-2007, Andrew D. Straw. All rights reserved. ## Redistribution and use in source and binary forms, with or without ##...

基于CloudCompare和PCL的RANSAC算法实现圆拟合

2301_79326891的博客

08-15

642

在本文中，我们将使用CloudCompare软件和点云库（Point Cloud Library，简称PCL）来演示如何使用RANSAC算法进行圆拟合。RANSAC算法的核心思想是通过随机采样一组数据点，估计模型参数，并计算出与该模型匹配的数据点数目。在本文中，我们使用PCL库提供的滤波函数来对点云进行滤波处理，例如使用统计滤波器函数pcl::StatisticalOutlierRemoval。通过以上步骤，我们可以使用CloudCompare和PCL库完成对点云数据的圆拟合。希望本文对您有所帮助！

登山第十七梯：矩形拟合——无惧噪声

qq625924821的博客

02-06

1285

提出一种能够鲁棒于矩形外圈噪声的矩形拟合算法；该算法的矩形拟合结果并不是拟合外包围盒，而是能够适用“内矩形”拟合的一种算法；同时，该算法能够扩展到多边形拟合；

利用PCL做点云的平面拟合

03-18

6530

前提：需要验证一组点云的误差，基本上都是墙面上的点，直观地看点云的话可以看出一个平面，但远近不一致，因此想尝试一下做一下平面几何，计算一下内点数量，然后算一下精度；可以自己用ＲＡＮＳＡＣ迭代，用三个非共线的点进行寻找内点数量最多的平面，也可以直接用ＰＣＬ中的平面拟合函数直接进行计算；这里采用第二种； 1. 在项目中包含PCL库 find_package(PCL REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) target_link_librar

长方体拟合 (RANSAC)：在 3D 点数据中拟合长方体。-matlab开发

05-29

该程序可用于在 3D 点数据中拟合长方体。还返回内点和离群点集。 3D 点云和长方体模型显示在图中。启发式基于随机样本共识。还包括样本 3D 点数据以进行即时测试。使用 runme.m 执行示例。有关运行代码的说明，请参阅 Readme.md。

直线、矩形和圆边缘轮廓拟合提取.rar

12-30

对直线、矩形和圆形边缘进行更加精确的检测提取，资源包括halcon仿真代码、测试图片以及封装函数的源码。

PCL Ransac 点云平面拟合 C++

02-25

利用点云库PCL，使用VS2015完成的C++代码，测试文件（.obj）已经在本站上传资源，供大家交流，如有问题欢迎多提宝贵意见对于不平整表面，利用ransac平面拟合，然后将三维不平整表面近似为一个平面，并将表面上的点投影到该平面，并进行显示详见本人博客

为线段添加最小矩形

Carinelin的博客

12-06

468

最小边界几何

点云学习——创建图形

weixin_44342705的博客

09-17

685

点云学习——创建图形创建图形 1.创建线 #include <pcl/visualization/common/shapes.h> // The following are given (or computed using sample consensus techniques -- see SampleConsensusModelLine) // Eigen::Vector3f point_on_line, line_direction; pcl::ModelCoefficients

点云画多个三维矩形目标检测框（附python代码，一个文件简单搞定）

三维点云技术探索

02-25

560

代码定义了一个名为`custom_draw_geometry`的函数，该函数用于可视化点云和线框的三维图形。将之前定义的`points_box`和`lines_box`分别赋值给`line_set`的`points`和`lines`属性，将`colors`赋值给`line_set`的`colors`属性。将之前定义的`pc[:,:3]`（点云的前三列）赋值给`point_cloud`的`points`属性。然后，定义了一个`lines_box`变量，它是一个包含几个线段的顶点ID的数组，用于构建线框。

ImageJ实践——拟合矩形选区探究（bounding rectangle），左侧优先法则

whitedrogen的博客

05-01

2683

夹角长短WH左小右大左短右长W短H长左大右小左长右短W长H短左小右大左长右短W长H短左大右小左短右长W长H短注：W表示结果中的Width，H表示结果中的Height通过上面4例实测和总结表：观察夹角和WH，发现夹角和WH的关系并不一一对应，如果说哪边夹角大哪边就是W且长，反之则是H且短，那么第3例则不支持此结论；观察长短和WH，发现长短和WH的关系更没有共同之处。

OpenCV-Python——第17.3章：轮廓形状拟合（边界矩形，最小外接圆...）及性质

最新发布

不枯石的学习笔记

09-06

1039

本文介绍了使用Python生成几何轮廓点云的方法，重点展示矩形、三角形、六边形边框和圆环点云的生成技术。通过NumPy实现参数化采样，可控制线宽、密度和噪声，适用于工业检测、计算机视觉等领域。文章详细说明了每种几何形状的生成步骤、核心代码和典型应用场景，并提供了综合对比表和进阶技巧。最后展示了一个基于Tkinter的GUI程序，可交互式生成不同形状的边缘点云。该方法能高效生成高信噪比的轮廓数据，为后续处理提供优质输入。

halcon将已知点拟合成矩形

zouyibo1988的专栏

10-27

1089

Row1，Column1为已知点数组 gen_contour_polygon_xld (Contour1, Row1, Column1) fit_rectangle2_contour_xld (Contour1, ''regression'', -1, 0, 0, 3, 2, Row2, Column2, Phi1, Length11, Length21, PointOrder) dev_set_color ('green') gen_rectangle2 (Rectangle, Row2, Column

pcl 平面点云拟合矩形

02-27

### 使用PCL库对平面点云数据进行矩形拟合为了使用PCL库对平面点云数据进行矩形拟合，通常先通过PCA方法或其他手段找到最佳拟合平面。一旦获得了该平面，则可以在平面上寻找边界框或轮廓以定义矩形区域。 #### 平面拟合过程概述利用主成分分析（PCA），可以从点云中提取出描述其分布的主要方向，进而确定一个最能代表这些点的最佳拟合平面[^1]。此过程中计算出来的特征向量提供了坐标轴的方向信息，而对应的特征值则反映了沿各个方向上的方差大小；其中最大的两个特征值所对应的方向构成了目标平面内的基底矢量。对于更精确和平稳的结果，在某些场景下可能还需要调整参数如迭代次数和收敛条件来优化平面拟合的质量[^2]。 #### 实现矩形拟合的具体步骤完成上述平面拟合之后，下一步就是识别并提取位于同一水平面上的对象边缘以便构建矩形模型： - **分割**：从原始点云中分离出属于特定平面的部分。 - **降维投影**：将三维空间中的点映射至二维平面上，简化后续操作。 - **轮廓检测/聚类**：应用诸如RANSAC等算法查找物体外接多边形或者直接运用形态学运算获取闭合曲线。 - **最小面积包围盒**：基于所得轮廓计算最小旋转矩形作为最终拟合结果的一部分。以下是Python代码片段展示如何执行这一系列任务: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h> // ... 初始化 PointCloud 对象 ... pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); // 设置模型为平面 seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // RANSAC 方法 seg.setMaxIterations(1000); // 迭代上限 seg.setDistanceThreshold(0.01); // 距离阈值 pcl::ModelCoefficients coefficients; pcl::PointIndices inliers; seg.setInputCloud(cloud.makeShared()); seg.segment(inliers, coefficients); if (inliers.indices.size() != 0){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj; proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); proj.setInputCloud(cloud.makeShared()); proj.setModelCoefficients(coefficients); proj.filter(*cloud_projected); // 继续处理 projected_cloud... } ``` 注意这段C++代码主要用于说明目的，并未完全覆盖整个流程特别是最后一步即求解最小外包矩形的过程。这可以通过OpenCV库或者其他几何工具包进一步实现。