Open3D——RANSAC三维点云平面拟合【2025最新版】

已于 2025-04-04 09:09:16 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 算法 计算机视觉
于 2021-09-16 07:50:42 首次发布
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本文介绍了RANSAC算法的原理，详细阐述了如何利用该算法在三维点云数据中进行平面拟合，包括随机选取初始点、计算模型参数、判断内点和外点的过程。还提供了代码示例，展示了在Open3D中实现RANSAC平面拟合的具体步骤和结果。

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博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月4日。

一、算法原理

1、概述

  随机抽样一致性算法RANSAC(Random sample consensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。
  RANSAC算法本质上由两步组成，不断进行循环：
  (1)从输入数据中随机选出能组成数学模型的最小数目的元素，使用这些元素计算出相应模型的参数。选出的这些元素数目是能决定模型参数的最少的。
  (2)检查所有数据中有哪些元素能符合第一步得到的模型。超过错误阈值的元素认为是离群值（outlier),小于错误阈值的元素认为是内部点（inlier）。
  这个过程重复多次，选出包含点最多的模型即得到最后的结果。

2、拟合平面

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三维点云平面拟合：使用Open3D中的RANSAC算法
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03-31 894
在这种情况下，RANSAC算法是一个常用的工具，它可以通过迭代和空间采样来估计平面参数并过滤噪声点。首先，我们需要加载我们的点云数据。总结起来，Open3D是一个非常强大的三维数据处理库，可以用于许多不同的任务。如果你正在寻找一个灵活，高效且易于使用的三维点云处理工具，那么Open3D绝对是一个很好的选择。当我们运行上述代码时，我们可以看到一个3D点云图形界面，显示了一个飞机模型的点云数据。最后，我们可以输出平面模型的参数，包括法向量和截距，以及点云数据中属于平面的数量。
Open3D——三维点云平面拟合算法RANSAC
LpmShell的博客
09-28 432
在三维点云处理领域中，RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）是一种常用的拟合算法，用于估计点云中的平面模型。通过以上代码，我们成功地利用Open3D库中的RANSAC算法实现了三维点云平面拟合。在实际应用中，我们可以根据具体的需求调整算法的参数，以获得更好的拟合效果。同时，我们还可以通过可视化函数将拟合结果绘制出来，红色表示拟合的平面点，其他颜色表示离平面较远的点。定义了点云数据后，我们可以使用RANSAC算法进行平面拟合。Open3D库提供了。
点云平面拟合效果对比（Matlab/Opencv/C++）
u014090257的博客
12-21 5271
//大部分数据点在一个平面效果测试（方法3，4有问题） X=[1,1,1,2,2,2,3,3,3]; Y=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]; Z=[5,5,5,5,5,5,5,8,8]; 矩阵S=[1,1,5;1,2,5;1,3,5;2,1,5;2,2,5;2,3,5;3,1,5;3,2,8;3,3,8]; S=[1,1,5;1,2,5;1,3,5;2,1,5;2,2,5;2,3,5;3...
随机样本一致性算法（RANSAC）详解
最新发布
m0_73640344的博客
04-09 2496
随机样本一致性算法（RANSAC）是一种迭代方法，用于在包含大量离群点的数据集中估计数学模型的参数。其核心思想是通过随机抽取数据子集，拟合模型，并通过评估模型与数据的一致性，最终选取最优的模型参数。
Open3D——使用RANSAC算法对点云数据进行空间圆拟合
BUG？不存在的！
03-31 744
在计算机视觉和三维重建领域，RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法作为一种经典的模型拟合算法，它的优越性在于能够鲁棒地处理数据中的异常值。方法进行拟合，其中第一个参数为点云数据，第二个参数是RANSAC算法采样时的最小点数，第三个参数是指定拟合阈值。同时，我们还可视化了拟合结果，绘制出拟合的圆。通过这种方式，我们可以在处理点云数据时更加高效地提取出其中的圆形结构信息，为后续的数据处理和应用打下基础。读取点云数据后，我们需要调用RANSAC方法对点云数据进行空间圆拟合。
使用RANSAC算法在点云中拟合原始3D形状：pyRANSAC-3D的介绍和应用
qq_38334677的博客
08-06 2562
pyRANSAC-3D是RANSAC方法的开源实现。它适合原始形状，例如点云中的平面、长方体和圆柱体。这个库适用于许多应用，包括3D SLAM（同时定位和映射）、3D重建、对象跟踪等。RANSAC算法的基本思想是反复从数据集中随机选择最小数量的点，然后拟合模型并计算误差。然后，算法将所有其他数据点与拟合模型进行比较，并将那些足够接近模型的点添加到一组“内点”中。这个过程反复进行，每次都可能产生一个包含更多内点的更好模型。最后，算法返回内点最多的模型。
Open3D——RANSAC 三维点云空间直线拟合【2025最新版】
点云侠的博客
09-07 6862
使用RANSAC算法在点云数据中拟合三维空间直线的python代码实现。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月23日。
Open3D中RANSAC平面拟合
qq_35706216的博客
09-05 6330
文章目录一、函数介绍二、代码实现三、结果展示四、总结 一、函数介绍 使用RANSAC从点云中分割平面，用segement_plane函数。这个函数需要三个参数： destance_threshold：定义了一个点到一个估计平面的最大距离，这些距离内的点被认为是内点（inlier）， ransac_n：定义了使用随机抽样估计一个平面的点的个数， num_iterations：定义了随机平面采样和验证的频率（迭代次数）。 这个函数返回（a,b,c,d）作为一个平面，对于平面上每个点(x,y,z)满足ax+by
【2025最新版】Open3D——点云投影到拟合平面(python详细过程版)
点云侠的博客
09-27 6094
点云投影到平面，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年4月27日。
Open3D——RANSAC三维点云球面拟合【2025最新版】
点云侠的博客
09-14 3706
RANSAC三维点云球面拟合，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月23日。
Open3D——RANSAC拟合空间圆【2025最新版】
点云侠的博客
09-08 4697
RANSAC算法在点云数据中拟合空间圆的python代码实现，博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月23日。
三维点云的圆柱面拟合
12-24
1. 本文档包含：三维点云文件points.txt和C++项目文件CylinderFitting。 2. 本文档通过对三维点云的圆柱拟合，得到圆柱的半径、圆柱轴线单位方向向量和轴线起始位置三个主要参数。 3. 本文档算法源自“学编程的小蜜蜂”的matlab程序：http://download.youkuaiyun.com/detail/erlongz/5815557
Open3D 点云最小二乘法拟合平面
dayuhaitang1的博客
08-16 1504
Open3D 点云最小二乘法拟合平面
3维点云拟合平面
weixin_42595206的博客
04-25 1245
思路：用已知的三维点坐标拟合一个平面 三维平面方程 cos⁡α⋅Xi+cos⁡β⋅Yi+cos⁡γ⋅Zi−d=0\cos \alpha \cdot X_i+\cos \beta \cdot Y_i+\cos \gamma \cdot Z_i - d=0cosα⋅Xi​+cosβ⋅Yi​+cosγ⋅Zi​−d=0 点到直线距离 distance=∣Ax0+By0+Cz0+D∣A2+B2+C2distance=\frac{|Ax_0+By_0+Cz_0+D|}{\sqrt{A^2+B^2+C^2}}dista
三维点云拟合圆形(附open3d python 代码）
三维点云技术探索
03-13 2282
圆拟合方法可分为以下步骤： 使用SVD（奇异值分解）找到平均中心点集的最佳拟合平面。 将均值中心点投影到新的 2D 坐标中的拟合平面上。 使用最小二乘法拟合 2D 坐标中的圆并得到圆心和半径。 将圆中心变换回 3D 坐标。现在，拟合圆由其中心、半径和法线向量指定。
3D点云处理：用SVD分解法和最小二乘法拟合平面点云，求解平面方程
qq_41823532的博客
02-08 5646
本文主要介如何用SVD分解法和最小二乘法拟合平面点云，包含原理推导和代码。
(三) 三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面
qq_45369294的博客
10-28 1758
三维点云课程—RANSAC结合最小二乘求解点云的地面 三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面1.RANSAC的步骤2.RANCAC的代码分析2.1输入参数τ，N\tau，Nτ，N的分析2.2 平面模型的创建2.3统计内点的个数2.4最小二乘优化2.5提前终止RANSAC的迭代3.RANSAC完整代码**原始数据** ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d10228f8bf3d4c5c978
Open3D(C++) 可视化绘制平面模型
HackCyberX的博客
08-22 657
Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎，它包含很多常用的3D操作，如点云分割、重构、配准等。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Open3D绘制一个简单的平面模型并进行可视化展示。对象的属性时，需使用Eigen库提供的转换函数进行转换。同时，若需要给几何体对象添加颜色，则需要使用。代码中我们首先创建了一个包含4个点的矩形，然后通过定义边和面来创建平面几何体。创建一个空的TriangleMesh几何体对象，并设置其的点、边和面属性。创建一个可视化窗口，将刚刚创建的平面几何体添加到可视化窗口，并通过。
三维点云圆柱拟合算法实现及参数获取
接下来，本文档包含了三维点云文件"points.txt"和C++项目文件"CylinderFitting"，这意味着圆柱面拟合的实现将采用C++编程语言，并且可能使用了某些视觉处理库，如OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。...
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