点云分割（4）——基于平面模型分割和最小割分割

最新推荐文章于 2025-06-20 13:55:06 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-20 13:55:06 发布 · 2.9k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#计算机视觉 #点云 #分割

本文介绍了使用PCL库进行平面模型拟合来分割点云，该方法能有效过滤地面和墙壁等平面，便于后续分割。接着讲解了基于最小割的点云分割算法，该算法利用图论知识，通过构建点云间的图和权重，实现分割。最小割方法适用于水平排列的点云图像，但仅能在水平方向分割。文中分享了学习心得并鼓励读者交流讨论。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

平面模型拟合在PCL库中可以设置模型类别，这个算法并不是真正意义上的分割，他只能分割出平面上的点云，但是在“点云分割（3）”中涉及到该方法，目的是将地面，墙壁等这些平面过滤了，就可以更好地进行分割。这个方法很简单，只有一个参数需要调整。
如图所示为例程得到的结果：
在这里插入图片描述
具体过程为：随机产生15个点云数据，都在z=1的平面上，其中人为设置了3个错误点，通过该模型，可以得到平面的四个参数和正确点的个数（12个），并且将正确点的坐标输出。