Open3D 点云最小二乘拟合二次曲面【2025最新版】

已于 2025-03-23 21:21:41 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： python 数学建模 机器学习 算法
于 2021-06-21 11:47:24 首次发布
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该博客详细介绍了如何利用Open3D库和最小二乘法来拟合点云数据的局部二次曲面。首先，博主阐述了二次曲面的数学原理和最小二乘法的目标函数。接着，提供了代码实现过程，展示如何通过算法计算得到拟合方程。最后，展示了拟合效果，包括点云、拟合曲面的视觉呈现，并推荐了相关优秀博客资源进行深入学习。

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Open3D 点云最小二乘法拟合二次曲面
dayuhaitang1的博客
08-17 1360
Open3D 点云最小二乘法拟合二次曲面
点云最小二乘法拟合二次曲面
dayuhaitang1的博客
04-14 2275
文章目录一、简介二、代码实现三、实现效果 一、简介 因为之前已经使用过很多次最小二乘法，详细内容可以参考文章点云最小二乘法拟合平面，这里就不再详细叙述了。对于二次曲面而言，其一般方程可以写为： z=a0+a1x+a2y+a3x2+a4xy+a5y2z = a_0+a_1x+a_2y+a_3x^2+a_4xy+a_5y^2z=a0​+a1​x+a2​y+a3​x2+a4​xy+a5​y2 其中的x,yx,yx,y均为已知数，因此这种形式的方程是很容易使用最小二乘法求解出相关系数，具体过程可详看下面的代码
CloudCompare——点云二次曲面拟合【2025最新版】
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使用CloudCompare软件对点云进行二次曲面拟合。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年1月10日。
MATLAB实现最小二乘法曲面拟合详解
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03-10 1217
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：最小二乘法是一种广泛应用于数学和统计学中的优化技术，用于从数据点集合中找到最佳拟合函数。该技术在多个领域中至关重要，尤其是在三维空间中的曲面拟合。在MATLAB环境中，可以使用内置函数如 lsqcurvefit 和 fsolve 来实现参数化非线性曲面拟合或解决无约束最小化问题。曲面拟合涉及将三维离散数据点...
二次曲面拟合
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二次曲面拟合计算点云法曲率、主曲率以及平均曲率（手写版）
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采用KD树结构对点云数据建立k领域。在散乱点参数化的基础上,对k领域内的点进行二次曲面拟合,求出拟合平面的平均曲率、主曲率以及高斯曲率，为点云特征提取分类 提供后续支撑，手写版
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点云曲面拟合matlab代码贝叶斯Quadrics 介绍 创建该存储库中的代码是为了使二次曲面适合点云，该云具有很大的噪声或丢失的数据部分。 在这种情况下，拟合无约束的二次曲面可能会导致出现不良曲面，例如双曲面，扁平椭圆形或平面。 约束表面的一种方法是使用具有贝叶斯先验概率的概率模型拟合表面参数。 可以在本文中找到更多信息， 二次拟合示例 下图给出了在电话亭屋顶上提取的一些数据的示例，在重建过程中没有在上面创建任何点。 显然，鉴于我们知道对象是电话亭，因此表面形状是从椭球体绘制的，但是在没有先验的情况下拟合二次曲面会导致拟合1中所示的扁平椭球体。越来越接近球体，并最终给出了表面的准确表示，如Fit 3中所示。 可以在上找到库文档。 安装 首先使用以下命令克隆git存储库， git-递归克隆 请注意，克隆子本征依赖项需要“ --recursive”标志，该子项包含在子模块中。 如果您的计算机上已经安装了Eigen，请在“ makefile”中编辑“ INCLUDES”变量。 必须安装GNU Octave才能编译软件。 可以从下载，也可以使用Mac的homebrew安装。 需要统计信息包（
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使用 Open3D 进行点云二次曲面最小二乘拟合
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点云表达了三维空间中离散点的集合，可以被广泛地应用于计算机视觉、机器人学等领域。在点云处理中，最小二乘拟合是一个重要的问题，它可以用来寻找一个合适的数学模型来描述点云中的点。本文将介绍如何使用 Open3D 库进行点云二次曲面最小二乘拟合。通过以上代码，我们可以轻松地进行点云的二次曲面最小二乘拟合并可视化结果。同时，Open3D 还支持其他形式的最小二乘拟合，例如平面、圆柱体和圆锥体等。使用 Open3D 进行点云二次曲面最小二乘拟合。
Open3D 点云二次曲面最小二乘法拟合
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08-13 448
通过以上步骤，我们成功实现了 Open3D 点云二次曲面的最小二乘法拟合。该方法在点云处理、计算机辅助设计等领域具有广泛应用，为进一步分析和处理点云数据提供了重要的基础。在许多应用中，我们需要对点云数据进行曲面拟合，以便进一步分析和处理。本文将介绍使用 Open3D 库来进行点云二次曲面的最小二乘法拟合，并提供相应的源代码。该函数将输入点云数据和初始参数，并返回经过拟合后的曲面参数。然后，我们通过减去点云坐标的平均值来进行预处理，以消除平移对拟合结果的影响。在上述代码中，我们首先加载点云数据并进行预处理。
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void pbgGetCoeMatrxSur(zdouble_t coeMatrix[DN][DN], zdouble_t rowVector[DN], global_Trimap* pRgn) { std::vector<int32_t>fgR; std::vector<int32_t>fgG; std::vector<int32_t&g...
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