PointCloudLib 点云Ransac拟合平面功能实现 C++版本

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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
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