点云处理之模型拟合

原创 已于 2023-04-08 01:30:33 修改 · 576 阅读 · 5 ·
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#机器学习 #python #人工智能

于 2023-04-07 17:31:14 首次发布
本文介绍了三种模型拟合方法在三维点云处理中的应用：最小二乘法用于简单快速的直线拟合，但对噪声不敏感；RANSAC通过随机抽样和距离判断提高对离群点的鲁棒性；HoughTransform利用参数空间投票找到最佳拟合线，适用于多维数据。每种方法都有其优缺点，并提供了相应的代码实现。

Model fitting(模型拟合)

课程地址: 三维点云处理 - 深蓝学院 - 专注人工智能与自动驾驶的学习平台 (shenlanxueyuan.com)
Git链接: 计算机视觉信息汇总


1. Least Square（ 最小二乘法)

基本原理

可以参考我之前的链接: 机器学习之回归分析_victor_manches的博客-优快云博客, 简单的来说就是找到一条令所有点到这条直线的距离和最短。


优点: 简单，快速

缺点: 对噪声不鲁棒，残差的方向的效果一致

解决方法:(使用Huber Loss / Focal Loss / Cauchy Loss)

最低0.47元/天 解锁文章
Python点云处理（十三）点云二维圆拟合
weixin_43894929的博客
09-01 2641
最小二乘法、RANSAC和卡尔曼滤波算法都是用于拟合数据的算法，但适用于不同的场景。最小二乘法适用于数据分布规律、噪声较小的情况；RANSAC适用于噪声和异常值较多的情况；卡尔曼滤波算法适用于实时估计系统状态的场景。根据具体的数据特点和需求，选择合适的算法可以得到准确的拟合结果。
【C++PCL】点云处理RANSAC圆锥拟合
weixin_45196569的博客
12-09 1894
通过输入的样本点和对应的法线，初始化三个点p1p2p3和三个法线n1n2n3。计算三个法线的交叉乘积ortho12ortho23ortho31。计算点积的分母。计算圆锥的顶点apex，通过法线和对应点的点积除以分母。计算向量ap1ap2ap3。将向量归一化为np1np2np3。通过这三个向量计算圆锥轴的方向axis_dir。归一化向量ap1ap2ap3。计算每个样本点到顶点的向量与圆锥轴之间的夹角。取夹角的平均值作为圆锥的半开角。将计算得到的圆锥模型的参数存储在。
人工智能 — 点云模型
记录学习过程，欢迎讨论交流~
02-25 1874
点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息（RGB）或反射强度信息（Intensity）。 点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。
点云数据建模
最新发布
yzf060109的专栏
07-22 1368
4、文物保护：点云技术可以用于文物和古迹的三维重建和保护，通过激光扫描或摄影测量获取文物或古迹的点云数据，然后对点云数据进行处理和分析，分析它的几何特征和属性信息，重建文物或古迹的三维模型，以实现对其的保护、展示和研究。2、地形和地貌重建：点云技术可以用于地形和地貌的三维重建，通过激光扫描或航空激光雷达获取地面的点云数据，然后对点云数据进行处理和分析，提取地形特征和地貌信息，可以生成高精度的地形模型，用于土地规划、水文分析等应用。点云是目标表面特性的海量点集合，点云越密集，反映的图像细节和信息就越多。
三维点云模型
11-05
三维典型Bunny,dragon点云数据文件，正确打开即可使用
三维点云处理-模型拟合
weixin_49401384的博客
05-07 2399
最小二乘法简单、速度快，但是对噪声比较敏感，无法拟合多个模型；
CloudCompare——点云平面拟合【2025最新版】
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12-07 2万+
使用CloudCompare进行点云的平面拟合。爬虫和抄袭狗就不要来丢人现眼了，你爬不全也抄不对。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年1月11日。
Open3d点云处理之圆柱拟合
kolentonmk的博客
12-01 2443
由于Open3d没有跟PCL一样的圆柱拟合，所以参考PCL代码。点云处理工具：open3d==0.17。
PCL点云处理之直线拟合提取（十五）
weixin_44329757的博客
09-01 5342
PCL点云处理之直线拟合提取（十五）作用代码效果 作用 从原始点云中拟合提取出一组最符合直线分布的点 代码 #include <iostream> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visuali
点云平面拟合效果对比（Matlab/Opencv/C++）
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03 Halcon 点云图平面拟合
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06-29 2692
1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： /******************************** @文档名称: 基于点云的平面拟合。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-16 @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。 @来源：欢迎关注微信公众号 AmazingRobot+ 获取更多机器人视觉知识。 *********************************/ read_image (imageR
第5章 点云的分割与拟合 5.2点云数据的拟合
warma12138的博客
06-24 3134
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点云项目算法（1）——拟合空间的圆
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本文介绍 PointGPT 的方法，将 GPT 的概念扩展到了点云数据中，以解决点云数据的无序性、低信息密度和任务间隔等挑战。论文提出了一种点云自回归生成任务来预训练 Transformer 模型。该方法将输入的点云分割成多个点块，并根据它们的空间接近性将它们排列成有序序列。然后，基于提取器-生成器的 Transformer 解码器（使用双重掩码策略）学习了在前序点块条件下的潜在表示，以自回归方式预测下一个点块。
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