PointCloudLib RANSAC算法 分割空间中多个球体 C++版本

测试效果

算法简介

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，广泛应用于计算机视觉和机器人领域。RANSAC（Random Sample Consensus）是PCL中常用的一种随机采样一致性算法，用于从包含大量噪声和异常值的数据中估计数学模型的参数。在PCL中，RANSAC算法可以用于分割空间圆形（通常是球体，因为PCL处理的是三维点云）。

PCL RANSAC 分割空间圆形的步骤

1. 数据预处理：

• • 加载点云数据：使用PCL的PCD（Point Cloud Data）文件格式或其他支持的格式加载点云数据。
  • 滤波处理：通过体素网格滤波（Voxel Grid Filter）或统计离群点去除（Statistical Outlier Removal