PCL ——LevenbergMarquardt非线性最小二乘法拟合圆柱（C++详细过程版）

最新推荐文章于 2025-04-25 09:18:35 发布
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分类专栏： PCL 算法实现与优化 文章标签： 最小二乘法 c++ 算法 开发语言 3d
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点云拟合—圆柱面 非线性最小二乘实现
joel的博客
01-31 1万+
最近项目需要 这方面的工作，于是开始研究这个了； 圆柱几何特征：圆柱面上的点到其轴线的距离恒等于半径 圆柱的方程： 首先是 PCL库自带的圆柱模型拟合，由于在查找最佳圆柱面的过程中会过滤很多点，因此考虑利用最小二乘的模型来拟合最接近实际点云的一个圆柱面，code如下，只是简单的调库，原理没仔细看： #include "pch.h" #include <iostream&gt...
PCL 非线性最小二乘法拟合圆柱
dayuhaitang1的博客
04-04 1730
PCL 非线性最小二乘法拟合圆柱
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
Levenberg-Marquardt算法
最新发布
qq_45670407的博客
04-25 1038
关于LM算法
PCL RANSAC拟合圆柱——计算圆柱的体积和表面积
点云侠的博客
02-09 1161
PCL中 RANSAC拟合圆柱的高阶用法——计算圆柱的体积和表面积
PCL RANSAC算法在点云中拟合圆柱——计算圆柱的体积和表面积
api_debug626的博客
09-27 382
以上代码的关键部分是使用PCL的RANSAC算法来拟合圆柱。然后，我们设置距离阈值来确定内点，并计算拟合结果的内点索引。通过给定的高度，我们可以计算圆柱的体积和表面积。随着三维数据获取技术的进步，点云处理成为了许多领域的重要任务。本文将介绍如何使用PCL（点云库）中的RANSAC算法来拟合圆柱，并进一步计算圆柱的体积和表面积。通过使用PCL的RANSAC算法，我们可以在点云数据中拟合圆柱，并计算圆柱的体积和表面积。需要注意的是，代码示例中的"…一般来说，计算圆柱的体积和表面积需要提供圆柱的高度。
PCL :实现圆柱体拟合(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-17 398
PCL :实现圆柱体拟合(附完整源码)
PCL 最小二乘拟合圆柱（C++详细过程版）
点云侠的博客
11-23 1861
圆柱拟合步骤主要包括两步: 一是确定柱面模型参数初始值; 二是建立误差方程式求解参数值。本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量( a，b，c) 、圆柱轴线上一点( x1，y1，z1) 、圆柱底圆半径r 这七个柱面模型参数初始值，再建立改进误差方程式，求解参数。
基于三维最小二乘法的圆柱基本参数拟合
03-11
"拟合"过程涉及将散乱的三维点云数据映射到一个理论模型上，这需要解决非线性优化问题。在本案例中，这包括找到最佳的圆柱轴向矢量和半径值，使得所有数据点到圆柱表面的距离平方和最小。这个过程可能涉及迭代算法，...
PCL点云处理之移动最小二乘拟合实验（六十二）
weixin_44329757的博客
07-15 1141
PCL移动最小二乘使用，代码及实验效果
数据拟合（二）：最小二乘二维圆拟合的C++实现
孙悟空
09-06 930
本文详细介绍了最小二乘二维圆拟合的原理，并给出了C++实现代码
C#实现最小二乘法非线性拟合
12-30
使用C#的Mathnet类库实现最小二乘法非线性拟合 作者:linbor tinka
非线性最小二乘法C语言代码
10-10
非线性最小二乘法C语言代码 main () { int n,i,flag2; char flag1='y'; float ar[50],br[50],x,y,xe,ye,xye,xxe,sx,sy,sxy,sxx,a,b; printf ("\n欢迎使用最小二乘法数据处理程序\n");
非线性模型及其解法 最小二乘法
04-03
非线性模型及其解法 最小二乘法 公式详细推导及个人理解 非线性最小二乘估计的定义及存在性定理 于是改进的Gauss-NewTon迭代算法为： （1）选定初值 ，对非线性模型（1）式线性化，并按线性最小二乘估计求 （2）适当选取 ，并按（6）式计算 （3）若 ，则转（4），否则另 ，转（1） （4）输出 和 ，结束 该算法关键是要计算 ，韦博成建议对 采用三点抛物线近似，即分别求出 时的值，这三个值为 ， ， ，则：
【C++PCL】点云处理RANSAC圆柱拟合
weixin_45196569的博客
12-07 1908
提取曲面法线 :通过估计点云表面的法线信息，可以进一步提高拟合精度;随机采样 :从预处理后的点云中随机选择一组点作为初始圆柱模型的样本点;参数估计 :根据采样点计算圆柱参数，包括圆心、方向和半径等;点归类 :将剩余的点归类为内部点或外部点，根据点到圆柱模型的距离;模型评价 :计算内部点和外部点的数量，并根据设定的闯值确定拟合质量;RANSAC 选代 :重复上述步骤，通过多次选代选择具有最佳拟合结果的圆柱模型。
PCL圆柱拟合及圆柱中心点获取
stanshi的博客
05-15 9677
PCL圆柱拟合能给到轴的一点, 沿着轴的向量，以及半径. 但是没法知道圆柱的长度，以及起点，终点. 这样就不能确圆柱的轴心. 如何获取是本文讨论的一个内容
PCL RANSAC圆柱拟合算法——提取圆柱体的中轴线点云
.
07-31 1678
PCL RANSAC圆柱拟合算法——提取圆柱体的中轴线点云介绍：本文将详细介绍使用PCL（Point Cloud Library）中的RANSAC算法来拟合圆柱体，并提取其中轴线点云。圆柱体是在三维点云数据中常见的几何结构之一，通过提取圆柱体的中轴线点云，我们可以对其进行进一步的分析和处理。文章将首先介绍PCL库的安装与配置，然后讲解RANSAC算法的原理及在圆柱拟合中的应用，最后给出完整的源代码示例。PCL安装与配置：首先，我们需要在本地环境中安装PCL库。具体的安装过程可以参考PCL官方文档，这里不再赘
利用Levenberg-Marquardt方法拟合数据
m0_48576964的博客
12-09 1857
利用Levenberg-Marquardt方法拟合数据正文参考资料 正文 给定一组数据 data_1 = [0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; obs_1 = [19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01]; 假设一个拟合模型 y=aebx y=ae^{bx} y=aebx 则我们的目标是使 f=obs1−yminF=12fTf \pmb{f}=\pmb{obs_1}-\pmb{y}\\ min\pmb{F}=\frac{1}{2
PCL：实现RANSAC拟合分割圆柱体模型（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-06 312
PCL：实现RANSAC拟合分割圆柱体模型（附完整源码）
pcl最小二乘法拟合圆柱
11-18
PCL（点云库）是一个用于点云处理的开源库，可以用于处理包括三维扫描、三维建模和机器人感知等领域。最小二乘法是一种统计学中常用的拟合方法，可以用于拟合各种曲线和曲面。当我们要拟合一个圆柱时，可以使用最小二乘法来找到一个最符合点云数据的圆柱模型。 具体来说，我们可以首先从点云数据中提取出圆柱表面上的点，然后利用最小二乘法求解圆柱的半径、中心位置和方向。通过最小化拟合误差，我们可以得到一个最优的圆柱模型，使得该模型与点云数据的吻合度最高。 在PCL中，拟合圆柱可以通过使用`pcl::SampleConsensusModelCylinder`模型来实现。通过该模型，我们可以将点云数据传入最小二乘法拟合算法，得到最符合数据的圆柱模型参数。这样的圆柱模型可以用于后续的点云处理任务，例如表面重建、物体识别等。 总之，PCL最小二乘法可以有效地拟合圆柱，使得我们能够从点云数据中得到最优的圆柱模型，为三维感知和建模提供了重要的工具和技术支持。
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