PclSharp--实现平面模型分割

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已于 2022-07-07 18:26:33 修改 · 868 阅读

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#c# #算法

于 2022-07-07 18:25:21 首次发布

该篇博客介绍了如何利用PCL库中的SACSegmentation模块，通过RANSAC算法对点云数据进行分割。示例代码展示了如何创建并配置分割对象，设置距离阈值，以及对点云数据进行处理，最终提取出位于特定模型（平面）内的点。博客还展示了分割后的内点集合及其对应的平面模型系数。

1、PCL中Segementation库提供了点云分割的基础数据结构和部分通用的分割算法，目前实现的算法主要是基于聚类分割思想和基于随机采样一致性的分割算法，这些算法适用于将由多个空间分布独立的区域组成的点云分割成格子独立的点云子集，或者提取出特定的模型的点云数据，以便后续处理。

创建随机采样一致性分割对象，设置模型类型和随机采样一致性方法类型，并设定“距离阈值”，距离与之决定了点被认为是局内点时必须满足的条件，距离与之表示点到估计模型的距离最大值。在本例中，使用RANSAC方法作为选择的鲁棒估计方法，距离阈值为0.01米，即只要点到z = 1平面距离小于该阈值的点作为内点看待，大于该阈值的则看作外点：

2、代码

using PclSharp;
using PclSharp.Common;
using PclSharp.SampleConsensus;
using PclSharp.Segmentation;
using System;
using System.Numerics;

namespace PclSharpTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine($"C#--PclSharp算法库测试：");
var inCloud = new PointCloudOfXYZ();
var finalCloud = new PointCloudOfXYZ();