MATLAB：使用RANSAC拟合球体

最新推荐文章于 2024-12-03 23:31:09 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB的RANSAC算法拟合球体模型。首先，通过创建二维点云数据集，然后编写RANSAC算法函数，随机选择初始点估计模型参数，并计算内点。在每轮迭代中，更新最优模型和内点集合。通过最小二乘法求解球体参数，并计算点到模型的距离。最终，输出拟合结果并可视化，展示所有点、内点和拟合球体。

MATLAB：使用RANSAC拟合球体

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据集中拟合模型。在本文中，我们将使用MATLAB编写代码，使用RANSAC算法拟合一个球体模型。

首先，我们需要准备一组包含球体数据的点云。假设我们已经从传感器或其他来源获得了一个点云数据集，其中包含了一些位于球体表面附近的点。为了简化问题，我们假设这些点是二维的，即具有x和y坐标。以下是一个示例点云数据集：

% 示例点云数据集
cloud = [1, 1;
         2, 2;
         3
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MATLAB RANSAC拟合球
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07-30 725
具体来说，RANSAC算法通过随机选择一定数量的数据，并根据这些数据计算出模型参数，然后根据这些参数进行模型的验证和更新，不断迭代直到满足停止条件。在上一节中，我们介绍了如何使用MATLAB中的RANSAC算法来拟合球体模型，并给出相应的源代码。从图中可以看出，即使在存在一些异常数据的情况下，RANSAC算法仍然能够成功地拟合出球体模型，并且准确地估计出球心坐标和半径。首先，我们使用randn函数随机生成了100个球体数据，并使用RANSAC算法进行了球体模型的拟合，得到了下图所示的结果。
MATLAB点云处理（十五）：球面拟合（RANSAC | MSAC）
孙悟空
07-30 5518
本文详细介绍了MATLAB中的RANSAC球面拟合方法与实现
空间球拟合程序（Matlab）
04-19
matlab程序 可以进行最小二乘法拟合空间中点坐标生成球方程
matlab RANSAC拟合空间球【2025最新版】
点云侠的博客
12-31 1602
RANSAC点云球面拟合
MATLAB中使用RANSAC算法拟合空间球的点云
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09-25 252
在RANSAC的迭代过程中，随机选择三个点作为候选内点，拟合球体模型，并计算其他点到拟合模型的距离。根据这些距离，将距离小于设定阈值的点判定为内点，并记录内点数量最多的模型参数作为最优参数。在MATLAB中，我们可以利用RANSAC算法来拟合三维空间中的球体，并从给定的点云数据中提取出球体的参数。同时，还会生成一个三维散点图，其中蓝色点表示原始点云数据，红色点表示被判定为内点的点，绿色网格表示拟合的球体模型。这样，我们就可以使用MATLAB中的RANSAC算法来拟合三维空间中的球体点云数据。
MATLAB RANSAC球体点云拟合（30）
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07-26 770
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Matlab 使用最小二乘法拟合球面（待验证）
sinat_27418407的博客
08-02 7861
功能 根据给出点的笛卡尔坐标，使用最小二乘法拟合球面并且返回球的球心坐标及半径。要求给出有效点的数目不少于4。 实现思路 在matlab中有相应的函数实现，苦于理解实现详细。于是使用基础的方式来实现这个功能。 步骤 得到残差和公式 F=∑i=1n[(xi−a)2+(yi−b)2+(zi−c)2−R2]2F = \sum_{i=1}^n [(x_i-a)^2+(y_i-b)^2+(z_i-c)^2-R^2]
matlab 点云最小二乘拟合空间球【2025最新版】
点云侠的博客
12-31 2338
点云最小二乘拟合空间球的原理及matlab代码实现。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月12日。
em算法matlab代码-Hypersphere-fitting:超球面拟合
05-26
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MATLAB 最小二乘点云拟合球 （89）
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最小二乘法拟合球面源代码（matlab）
zhuoyueljl的博客
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1、源代码 [x,y,z]=sphere(5); x = [0,0,1,0,0,0.7].'; %自己的数据 y = [0,1,0,0,-1,0.7].'; %自己的数据 z = [1,0,0,-1,0,0].'; %自己的数据 % 拟合 x = x(:); y = y(:); z = z(:); data=unique([x(:)-0.1,y(:)+0.2,z(:)],'rows'
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