0.实现效果

左图为原始点云,右图中的红色点为拟合平面所选取的点,绿色的点为拟合平面所抛弃的点
拟合出的结果是一个平面方程。
1.算法原理
RANSAC(Random Sample Consensus,随机样本一致性)算法在拟合平面时的工作原理可以概括为以下几个步骤:
- 随机选择最小样本集:
- RANSAC算法首先会从数据集中随机选择三个点作为最小样本集。在三维空间中,三个非共线的点可以确定一个平面。
- 构建模型:
- 使用这三个随机选择的点来构建一个平面模型。这个模型就是这三个点所在的平面。
- 计算误差:
- 接着,RANSAC会计算数据集中其他所有点到这个拟合平面的距离,这个距离通常被称为每个点的误差。
- 确定内点:
- RANSAC算法会设定一个预设的阈值来判断每个点是否为内点。如果一个点到拟合平面的距离(即误差)小于这个阈值,那么这个点就被认为是符合平面模型的,并将其标记为内点(inliers)。否则,它就

本文介绍了使用RANSAC算法在C++中实现点云拟合平面的方法,包括算法原理、代码运行及注意事项。通过随机选择样本集、构建平面模型、计算误差、确定内点和迭代更新,最终找到最佳平面模型,适用于去除噪声和异常值,常用于计算机视觉和机器人技术领域。
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