平面方程

平面方程

飘飘白云 译( http://www.cnblogs.com/kesalin)
(转载请注明出处以及作&译者信息,非商业用途)
平面方程

平面上的一点以及垂直于该平面的法线唯一定义了 3D 空间的一个平面。

Graph of a plane in 3D

(图一) 3D 空间中的平面

在图一中,给定法线向量normal vector,以及平面上的一点 P1,对于平面上的任意一点 P ,我们可以在平面上定义一个由 P1指向 P 的向量:

因为法线normal vector垂直于平面,它必定也垂直于位于平面上的向量,因此它们的点积为 0 :

以上就是平面方程的向量形式,下面我们来看代数形式的,通过点积计算,我们得到:

equation of a plane

如果我们用来替代上面表达式中的常数部分,就得到平面方程的代数形式

equation of a plane

原点到平面的距离

如果法线是归一化的,那么平面方程中的常数表达式 d 就是原点到平面的距离。

Plane with unit normal
(图二)平面和归一化法线

如图二中,给定归一化法线向量 (a1, b1, c1),以及平面上的一点 P1(Da1,Db1,Dc1),我们来推导原点到平面的距离D。 将法线向量(a1, b1, c1) 和点 P1 代入平面方程,得到:

因此,我们可以用标准平面方程除以法线的模(法线长度)来计算原点到平面的距离。举个例子,原点到以(1, 2, 2) 为法线的平面(x + 2y + 2z - 6 = 0)的距离为 2,计算过程如下:

任意点到平面的距离

Distance between Plane and Point
(图三) 任意点到平面的距离

如图三中,我们来推导空间中任意一点 P2 到平面的距离 D 的计算公式。P2 到平面的距离等于由 P1 指向 P2 的向量在法线向量上的投影。我们用点积来计算投影距离 D :

展开分子

代入前面的距离公式,得到最终的点到平面的距离公式

distance between plane and point

观察上面的式子,我们就可以发现距离 D 是将点 P2 代入平面方程中,再除以法线的模得到的。举个例子,点(-1, -2, -3)到平面x + 2y + 2z - 6 = 0的距离为:

注意:距离是有符号的!它可以为负值,我们可以通过这个符号来决定点位于平面的哪一边(D > 0,点在平面的正面-法线指向那一边;D < 0,带在平面的反面-法线相反方向的那一边,当然 D = 0 就是在平面上啦!)。

### PCL中平面方程的使用方法与示例代码 #### 平面方程简介 在三维点云处理领域,PCL(Point Cloud Library)提供了多种工具和算法来检测点云中的几何特征。其中,平面模型是最常见的几何形状之一,通常由一个四维向量 \([a, b, c, d]\) 描述,满足 \(ax + by + cz + d = 0\) 的形式[^1]。这种表示方式能够有效地描述平面上任意一点的空间关系。 为了从点云数据中提取出这些平面结构,PCL实现了随机采样一致性(RANSAC)算法及其变种,通过迭代寻找最佳拟合模型并剔除异常值的方式实现鲁棒估计[^3]。 #### 创建 SACSegmentation 对象 要使用 PCL 进行平面分割,首先需要实例化 `pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ>` 类型的对象,并配置其参数以适应特定的应用需求。以下是几个关键步骤: - 设置目标模型类型为 `MODEL_PLANE`; - 配置 RANSAC 方法选项; - 定义最大允许误差范围(即距离阈值),这直接影响到哪些点会被认为属于当前所求得的那个平面之上[^3]。 #### 示例代码展示 下面是一段完整的 C++ 程序示范了如何运用上述理论框架去识别给定点集里的首个显著性最高的平面区域: ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main () { // 加载输入点云数据... pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("test_pcd.pcd", *cloud); // 初始化分段器对象... pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients); // 可选:设置感兴趣字段名列表为空字符串数组,则默认全部参与计算。 seg.setOptimizeCoefficients (true); seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold (0.01); // 执行实际运算过程... seg.setInputCloud (cloud); seg.segment (*inliers, *coefficients); if (inliers->indices.size () == 0){ std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl; } else { std::cout << "Plane Model Coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; std::cout << "# Inlier Points Found:" << inliers->indices.size() << std::endl; } return 0; } ``` 以上脚本展示了加载外部存储文件(.pcd格式),初始化必要的变量后调用相应接口完成初步筛选工作流程。如果成功找到符合条件的目标集合,则会输出对应的系数信息以及匹配成功的样本数量统计结果[^4]。 --- ###
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