Matlab 随机抽样一致算法 (RANSAC) 拟合点云平面

随机抽样一致算法 (Random Sample Consensus, RANSAC) 是一种常用于拟合模型的迭代方法，特别适用于处理含有噪声和离群点的数据。在点云处理中，RANSAC 可以用来拟合平面模型，从而提取出点云中的平面结构信息。本文将介绍如何使用 Matlab 实现 RANSAC 算法，并利用其拟合点云中的平面。

1. 算法原理

RANSAC 算法通过采样和验证两个步骤来拟合模型。具体步骤如下：

（1）随机采样：从点云数据中随机选择最小样本数的点，假设为拟合模型所需要的参数。
（2）模型拟合：基于采样得到的点，计算拟合模型的参数。
（3）误差计算：计算所有点到模型的距离。
（4）内点选择：根据设定的阈值，将距离小于阈值的点标记为内点。
（5）模型评估：判断内点数量是否满足阈值要求。
（6）重复执行以上步骤，直到达到预设的最大迭代次数或满足终止条件。

2. Matlab 实现

下面是使用 Matlab 实现 RANSAC 算法拟合点云平面的示例代码：

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