Open3D(C++) Ransac拟合空间直线(详细过程版)

已于 2024-04-29 18:23:18 修改
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分类专栏： Open3D学习 文章标签： c++ 算法 计算机视觉 3d 开发语言
于 2022-10-11 06:45:18 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/126923677
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本文详细介绍了RANSAC算法的原理，包括算法简介、直线拟合的参数设置以及迭代终止条件。通过RANSAC算法，可以在包含噪声数据的点集中有效地进行空间直线拟合。文章还涵盖了代码实现和结果展示部分。

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本文由优快云点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。

博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年4月29日。

一、算法原理

1、算法简介

  RANSAC算法由Fischler和Bolles于1981年提出，是一种从数据集合中迭代稳健估计模型参数的方法。该算法的基本思想是：不断地从数据集合中随机抽取样本集，寻求支持更多局内点的模型参数；利用模型余集检验获得的模型参数；通过一定次数的迭代，当采样样本集与合理解的一致性概率为最大时，将该采样样本集作为合理解的样本

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基于PCL的RANSAC算法在空间中拟合直线
DevProPlus的博客
08-15 462
它的基本思想是随机选择一组样本数据，通过确定模型与样本的拟合程度，选择最佳模型参数进行拟合。其中，基于点云数据的RANSAC算法能够对空间中的几何形状进行估计和拟合，是点云数据处理中常用的方法之一。总结起来，本文介绍了基于PCL的RANSAC算法在空间中拟合直线的方法，给出了相应的源代码示例。通过这种方法，我们可以从点云数据中提取出直线的几何信息，为后续的点云处理和分析提供基础。当然，除了直线拟合，RANSAC算法还可以应用于其他几何形状的拟合任务，读者可以根据具体需求进行相应的修改和扩展。
ransac拟合直线
twnkie的博客
10-22 1111
RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种基于随机采样的迭代算法，主要用于从一组包含大量噪声和异常值（外点）的数据中估计数学模型的参数。
RANSAC拟合直线
03-05
随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)，是一种迭代的方法，用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。 RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，其允许使用更多次的迭代来使其概率增加。本代码实现了RANSAC算法并结合直线拟合进行验证。
Ransac直线拟合
05-19
VS2015版本实现的 Ransac直线拟合，算法速度快，效果优，直接可以使用
Ransac算法--直线拟合
机器视觉
06-03 8381
Ransac算法 项目主页https://github.com/libing64/RansacLine 1、算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法，用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。 RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，其允许使用更多次的迭代来使其概率增
ism模型python算法_RANSAC算法详解(附Python拟合直线模型代码)
weixin_39819671的博客
11-20 910
之前只是简单了解RANSAC模型，知道它是干什么的。然后今天有个课程设计的报告，上去讲了一下RANSAC，感觉这个东西也没那么复杂，所以今天就总结一些RASAC并用Python实现一下直线拟合。 RANSAC简介RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的的数据中的噪...
Open3D——RANSAC拟合空间圆【2025最新版】
点云侠的博客
09-08 4659
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。
Open3D——RANSAC 三维点云空间直线拟合【2025最新版】
点云侠的博客
09-07 6782
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(C++) Ransac拟合平面分割点云【2025最新版】
点云侠的博客
07-05 1993
C++版本Open3D 实现的Ransac拟合平面分割点云。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月6日。
Open3D(C++) Ransac拟合多项式曲线
点云侠的博客
05-31 384
Open3D(C++) Ransac拟合多项式曲线（C++详细过程版）
ransac直线拟合
03-12
很好的ransac直线拟合代码，值得推荐哦。
Open3D(C++) 基于RANSAC和TLS的点云平面拟合
点云侠的博客
05-12 265
针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题，提出一种将随机采样一致算法(RANSAC)与整体最小二乘法(TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值，利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合，计算模型参数。实验结果表明，该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比，能提高参数的估算精度，更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合，是一种稳健的平面拟合方法。
PCL RANSAC拟合空间直线（C++详细过程版）
点云侠的博客
01-14 2005
使用C++代码复现RANSAC拟合直线的详细实现过程，便于后续对RANSAC算法的深度理解和相关改进。其中用到PCL的地方主要是点云数据的读取和结果的可视化。
使用PCL RANSAC进行直线拟合
CyberSparkZ的博客
09-18 561
其中一种常用的方法是使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法，而点云库（Point Cloud Library，简称PCL）提供了方便的工具来实现这一目标。本文将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法来拟合点云中的直线，并提供相应的源代码。至此，你已经使用PCL的RANSAC算法完成了点云中直线的拟合。希望这篇文章对你理解和使用PCL库中的RANSAC算法进行直线拟合有所帮助。作为RANSAC算法的模型类型，并将加载的点云数据传递给模型。函数返回拟合直线的参数。
PCL：RANSAC 空间直线拟合
孙悟空
09-05 5949
本文介绍了PCL采用RANSAC算法进行空间直线拟合的方法。
PCL 拟合直线（以RANSAC为例）（SampleConsensus_Line）
xhm01291212的博客
09-10 713
直线的Eigen::VectorXf参数为6个。直线上一点的x坐标；直线上一点的y坐标；直线上一点的z坐标；直线的方向x；直线的方向y；直线的方向z；
RANSAC 直线拟合
特别的猫
08-01 2764
result： code： #include "stdafx.h". #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; using namespace cv; //生成[0,1]之间符合均匀分布的数 double uniformRandom(void) { return (double)rand() / (double)RAND_.
基于 PCL RANSAC 的直线拟合算法
CyberByte的博客
08-15 353
它通过随机选择数据点进行采样，并使用这些采样点来拟合模型，从而找到符合数据的最佳模型。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了各种点云处理算法和工具。通过 PCL 提供的功能，我们可以轻松地在点云数据中进行直线拟合，并进一步应用于各种点云处理任务。通过以上步骤，我们可以在给定的点云数据中找到符合直线模型的最佳拟合直线。接下来，我们可以根据这条直线进行各种点云处理任务，例如点云分割、点云配准等。最后，我们执行了 RANSAC 拟合，并获取了拟合直线的参数。
open3dRANSAC曲面拟合
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03-31
### Open3D 中 RANSAC 曲面拟合的使用方法 #### 1. RANSAC 算法简介 RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）是一种鲁棒的估计技术，在存在大量噪声的情况下能够有效地找到最佳模型参数。它通过反复选取...
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