PCL 点云最小二乘法拟合空间直线

最新推荐文章于 2024-11-12 22:30:10 发布
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分类专栏： CloudCompare&PCL 文章标签： 最小二乘法 C++ PCL 空间直线
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dayuhaitang1/article/details/139078227
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本文介绍了如何使用PCL库通过最小二乘法在三维空间中拟合直线。首先，阐述了点向式直线方程和点到直线距离的计算，接着详细解释了最小二乘法的目标方程及求解过程，特别是如何找到最大特征值对应的特征向量。最后，提供了代码实现和效果展示。

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PCL点云处理：最小二乘拟合空间直线
CwzCode的博客
09-25 509
通过最小二乘法，我们可以找到最合适的直线模型来拟合给定的点云数据。本文将介绍使用PCL（Point Cloud Library）库实现最小二乘拟合空间直线的方法，并提供相应的源代码示例。通过加载点云数据和利用PCL库中的样本一致性算法，我们可以轻松地估计给定点云数据的最佳直线模型。希望读者能够通过本文的示例代码，更好地理解和应用PCL库中的点云处理功能。点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个开源的库，提供了许多用于处理、分析和配准三维点云数据的算法和工具。对象，并传入点云数据。
Open3D 点云最小二乘法拟合空间直线（Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-16 484
Open3D 点云最小二乘法拟合空间直线（Python版本）
最小二乘法直线拟合
深之JohnChen的专栏
02-08 3084
class CFoldPoint{public:  double x;double y;}typedef CTypedPtrList CFoldPointList;typedef CDoubleArray CDoubleArray;//最小二乘法直线拟合BOOL CalculateLineKB(CFoldPointList *m_FoldList,double &k,dou
点云拟合直线轨迹（CloudComapre+PCL）
weixin_52047565的博客
03-07 2126
使用PCL实现点云的直线拟合，提取距离拟合直线阈值内的点，并在cloudcompare中进行显示，
PCL 最小二乘拟合二维直线
点云侠的博客
01-15 2345
最小二乘拟合拟合二维直线的PCL代码实现
非常好的最小二乘法直线拟合完整代码
06-02
很好用的最小二乘法直线拟合代码 可运行 VC平台
《点云处理》 拟合直线
dyk4ever的博客
12-17 1999
点云处理之拟合直线
CloudCompare&PCL 点云最小二乘法拟合平面
dayuhaitang1的博客
07-13 2307
CloudCompare&PCL 点云最小二乘法拟合平面
PCL点云处理之最小二乘空间直线拟合（3D） （二百零二）
weixin_44329757的博客
07-31 1730
对于空间中的这样一组点：大致呈直线分布，散乱分布在直线左右，我们可采用最小二乘方法拟合直线，更进一步地，可以通过点到直线的投影，最终得到一组严格呈直线分布的点，同时，这个结果也可以验证最小二乘拟合得到的直线参数是否正确，使用下面的代码可以得到上图中的结果。（其中图片中的点解释和具体的实现代码如下所示）
PCL点云处理之最小二乘直线拟合（2D| 方法1）（二百）
weixin_44329757的博客
07-12 1078
点云近似于直线分布，但相对要散乱一些，此时，最小二乘直线拟合，是一种最常用的拟合方法，可以从中找到最优的直线方程，用于描述点云的分布情况。网上介绍最小二乘原理的文章很多，这里不再赘述，直接给出具体的代码，复制粘贴即可使用。( ( 这里主要对二维的直线拟合进行实现，直线方程为：y = k x + b )
10 Halcon 点云空间拟合直线.zip
07-28
Hi~ 可私信我了解后再进行下载~ 1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： */******************************************************************************** * @文档名称: 3D点云拟合直线。 * @作者: hugo * @版本: 1.1 * @日期: 2021-7-26 * @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云拟合直线。 * @来源：欢迎关注gzh robotvision+ 获取更多机器人视觉知识。 ********************************************************************************/ dev_get_window( WindowHandle) read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif') xResolution:=0.06 yResolution:=0.06 zResolution:=0.001 ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution] *深度图装点云 IntensityImageToPiontsCloudImage_0 (imageReal, ScaleFactor, 1, ObjectModel3D, scale) * 点云滤波 NumNeighbors := 25 get_object_model_3d_params (ObjectModel3D, 'neighbor_distance ' + NumNeighbors, DistanceDistribution) InlierRate := 70 ..... stop () dev_set_color ('yellow') get_drawing_object_params (DrawID, ['row','column','phi','length1','length2'], GenParamValue) gen_rectangle2 (Rectangle,GenParamValue[0], GenParamValue[1], GenParamValue[2], GenParamValue[3], GenParamValue[4]) detach_drawing_object_from_window (WindowHandle, DrawID) *生成3DROI gen_3d_line (Rectangle, Triangulated, CameraParam, Pose, scale, WindowHandle, ObjectModel3DThresholdedFast, GenParamValue, m_vloumn)
PCL 非线性最小二乘法拟合圆柱
dayuhaitang1的博客
04-04 1712
PCL 非线性最小二乘法拟合圆柱
PCL 拟合直线（以RANSAC为例）（SampleConsensus_Line）
xhm01291212的博客
09-10 716
直线的Eigen::VectorXf参数为6个。直线上一点的x坐标；直线上一点的y坐标；直线上一点的z坐标；直线的方向x；直线的方向y；直线的方向z；
Python点云处理（十）点云三维直线拟合
weixin_43894929的博客
08-19 4207
点云直线拟合是一项重要的技术，在点云数据处理中具有广泛的应用。针对不同的任务需求和数据特点，可以选择合适的算法进行点云直线拟合。RANSAC算法和Hough变换算法适用于存在离群点或噪声的场景，PCA算法适用于提取多个直线的场景。在实际应用中，根据具体情况选择合适的算法，可以提高直线拟合的精度和效率。
PCL 最小二乘拟合空间直线
点云侠的博客
01-06 3240
PCL 最小二乘拟合空间直线，输出结果为：一般式的表示形式和点向式的表示形式。
Python点云处理（十一）点云二维直线拟合
weixin_43894929的博客
08-22 4053
点云直线拟合是一项重要的技术，在点云数据处理中具有广泛的应用。针对不同的任务需求和数据特点，可以选择合适的算法进行点云直线拟合。RANSAC算法和Hough变换算法适用于存在离群点或噪声的场景，PCA算法适用于提取多个直线的场景，最小二乘法计算效率较高。在实际应用中，根据具体情况选择合适的算法，可以提高直线拟合的精度和效率。
PCL 点云拟合 拟合空间直线
最新发布
纵马踏花向自由
11-12 296
在点云处理过程中，点云拟合是一个重要步骤，尤其是当需要从散乱的点云数据中提取出几何特征时。拟合空间直线可以帮助识别和分析物体的形状和结构。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）中的RANSAC算法拟合空间中的直线，并通过点云的可视化来展示拟合效果。
点云空间直线拟合（最小二乘法）
WangZhiqiang9285的博客
08-17 1998
【代码】点云空间直线拟合（最小二乘法）
使用PCL进行基于RANSAC的二维直线拟合
HackWhisper的博客
08-17 307
在计算机视觉和点云处理领域，RANSAC（Random Sample Consensus）是一种常用的参数估计方法，可以用于拟合模型并去除异常值。通过以上步骤，我们就可以使用PCL库中的RANSAC算法实现二维直线的拟合了。这个算法不仅能处理点云数据，还可以用于图像处理等其他领域，对于参数估计和异常值去除都有很好的效果。PCL提供了一套丰富的点云处理算法和工具，使得我们能够方便地进行点云数据的处理和分析。是一个二维点云文件，你可以根据实际情况替换成自己的点云数据。值得注意的是，示例代码中的。
C++ pcl 点云 最小二乘法 拟合 直线
08-31
在C++的点云库（PCL）中，最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合直线。在处理点云数据时，这可以帮助我们找到最佳的直线拟合，即使数据中存在噪声。具体来说，最小二乘法拟合直线是通过最小化所有点到拟合直线的距离的平方和来实现的。 以下是使用PCL进行最小二乘法直线拟合的基本步骤： 1. 确保已经安装了PCL库，并在项目中正确引入了必要的PCL头文件。 2. 创建一个点云对象，并填充数据点。 3. 使用`pcl::SampleConsensusInitialAlignment`（SAC-IA）或者`pcl::ModelFitting`模块进行直线拟合。这些方法可以基于随机抽样一致性（RANSAC）算法来实现稳健的拟合。 4. 设置SAC-IA的参数，包括要拟合的模型类型（在这个例子中是直线），以及任何其他特定于模型的参数。 5. 运行拟合算法，这通常涉及到对点云进行多次采样和拟合，以找到最佳拟合直线。 6. 获取拟合结果，这通常包括拟合直线的参数，例如方向向量和一个点。 示例代码片段可能如下所示： ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus_methods.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/segmentation/model_fitting.h> // 假设已经填充了点云对象 cloud // 创建直线模型拟合对象 pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::ModelCoefficients> sac_ia; sac_ia.setInputCloud(cloud.makeShared()); sac_ia.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); sac_ia.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // 设置SAC-IA的参数 sac_ia.setMaxIterations(1000); sac_ia.setDistanceThreshold(0.01); sac_ia.setAxisEpsilon(0.01); sac_ia.setEpsAngle(5.0 * (M_PI / 180.0)); // 运行拟合 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr final(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); sac_ia.align(*final); if (sac_ia.hasConverged()) { // 输出拟合直线的参数 std::cout << "Model coefficients: " << sac_ia.getModelCoefficients() << std::endl; } ``` 请注意，实际使用时，你可能需要根据你的具体需求调整代码和参数。
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