PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 法向量估计

2.1.2 RANSAC圆柱模型拟合

2.1.3 可视化双视口

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        在三维点云处理中，通过RANSAC算法拟合空间圆柱体是一种常见的几何处理方法。本文介绍如何使用PCL库实现点云的RANSAC圆柱拟合，包括法向量估计、RANSAC拟合圆柱模型以及双窗口可视化原始点云和拟合结果。

1.1原理

        RANSAC是一种随机采样一致性算法，通过随机选择点集反复估算模型的参数，来识别点云数据中的最佳模型。对于圆柱体拟合，RANSAC通过以下方式工作：

1. 法向量估计：利用法向量可以更准确地确定圆柱体的位