点云平面拟合算法——最小二乘法及Matlab实现

点云平面拟合算法——最小二乘法及Matlab实现

一、概述

点云数据是3D扫描中最常用的形式，通常由许多离散的点组成。在许多应用中，需要对这些点进行曲面或者平面拟合，将这些点归纳到一个更高级别的几何形状中，以便进一步分析和处理。

本文重点介绍了点云平面拟合算法——最小二乘法（Least Square Method），并提供了Matlab实现代码。

二、最小二乘法原理

最小二乘法是一种数学优化方法，用于寻找一个函数的最佳拟合曲线，使该曲线和数据之间的误差平方和最小化。

在点云平面拟合中，假设我们有$m$个点(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),...,(xm,ym,zm)(x_1, y_1, z_1), (x_2, y_2, z_2), ..., (x_m, y_m, z_m)