基于三维点云的平面拟合方法　（Fitting a plane to many points in 3D）

最新推荐文章于 2025-04-28 14:06:55 发布
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分类专栏： 算法
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3D点云处理：拟合平面_最小二乘法（拉格朗日 SVD）（附源码）
lddx_123456的博客
10-02 2571
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，
Open3D(C++) 基于随机抽样与特征值法的点云平面稳健拟合方法
点云侠的博客
03-31 1003
针对点云数据含有异常值且传统拟合方法拟合结果不理想的情况，本文提出一种随机抽样与特征值法相结合的稳健点云平面拟合方法。首先利用随机抽样一致性算法按照设定阈值将异常值划分为局外点，不断迭代剔除局外点，保留含有局内点最多的点云数据，然后利用特征值法对该点云数据进行平面拟合。本文设计实验，针对含有不同异常值的点云数据，分别利用特征值法、最小二乘法与本文方法对包含异常值的点云数据进行平面拟合计算，结果表明，本文所提方法在点云数据含有50%异常值的情况下，仍可得到更可靠的平面参数估值，具有较强的稳健性。
3维点云拟合平面
weixin_42595206的博客
04-25 1252
思路：用已知的三维点坐标拟合一个平面 三维平面方程 cos⁡α⋅Xi+cos⁡β⋅Yi+cos⁡γ⋅Zi−d=0\cos \alpha \cdot X_i+\cos \beta \cdot Y_i+\cos \gamma \cdot Z_i - d=0cosα⋅Xi​+cosβ⋅Yi​+cosγ⋅Zi​−d=0 点到直线距离 distance=∣Ax0+By0+Cz0+D∣A2+B2+C2distance=\frac{|Ax_0+By_0+Cz_0+D|}{\sqrt{A^2+B^2+C^2}}dista
12. RANSAC点云多平面拟合分割
最新发布
weixin_71719718的博客
04-28 913
本文看了博客的文章，该博客将多平面拟合分割讲的很详细了，这里只是作为笔记用。
4.Halcon3D点云处理-点云平面拟合空间旋转
linux_huangyu的博客
10-11 1675
在计算机视觉、几何建模和机器人等领域中，点云平面拟合是一个重要的问题，可以用于物体识别、环境建模、机器人导航等应用中。例如，在建立地理地形模型、进行物体形状分析、进行曲面拟合等过程中，都需要对点云数据进行平面拟合。平面拟合的精度和稳定性直接影响到后续对数据的理解和分析。例如，在地理地形建模中，如果平面拟合不准确，将会影响到地形表面的精度和特征提取的准确性。以上方法均需要先对点云数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和异常值等。
三维空间离散点的平面方程拟合
05-29
在二维空间将离散点拟合直线使用最小二乘法的应用非常广泛，方法也比较简单。与此对应的是三维空间离散点拟合为平面也是很有用的方法，比如一些特定图像分析。本文所介绍的就是三维空间离散点拟合平面的方法，也是基于最小二乘原理。
人体三维重建【文章汇总】Humans
zik的博客
07-03 2255
PA-MPJPE则是在计算误差之前，首先对预测的姿态进行了最佳比例的刚体变换（包括旋转、平移和缩放），这一过程通常通过Procrustes分析实现，目的是为了消除全局旋转和平移的影响，以及可能的比例差异，从而更加专注于评估姿态结构本身的准确性。PCK指标计算的是被正确检测出的关键点数量占总关键点数量的百分比，这里的“正确检测”指的是预测的关键点位置与真实位置之间的距离小于或等于一个给定的误差阈值（通常以关节或者像素为单位）。：对每个关节的位置序列进行一阶微分，得到各个关节的速度随时间的变化情况。
基于深度正则化的少镜头图像三维高斯溅射优化
04-23 1747
In this paper, we present a method to optimize Gaussian splatting with a limited number of images while avoiding overfitting. Representing a 3D scene by combining numerous Gaussian splats has yielded outstanding visual quality. However, it tends to overfit
PCL：点云特征描述子3D_object_recognition_(descriptors)
m0_37957160的博客
09-04 5070
翻译自该网站：
基于智能和视觉的火灾检测系统:调查 （论文翻译）
weixin_43590290的博客
10-01 6464
英文版论文原文：英文版论文链接地址 基于智能和视觉的火灾检测系统:调查 Intelligent and Vision-based Fire Detection Systems: a Survey Fengju Bu& Mohammad Samadi Gharajeh 山东农业工程大学 Shandong Agriculture and Engineering University Y...
（十三：2020.08.28）CVPR 2015 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 3120
CVPR 2020 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这602篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
三维平面线性回归拟合
10-07
#线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flatten() # 建立线性回归模型 regr = linear_model.LinearRegression() # 拟合 regr.fit(X, Z) # 不难得到平面的系数、截距 a, b = regr.coef_, regr.intercept_ # 给出待预测的一个特征 x = np.array([[5.8, 78.3]]) # 方式1：根据线性方程计算待预测的特征x对应的值z（注意：np.sum） print(np.sum(a * x) + b) # 方式2：根据predict方法预测的值z print(regr.predict(x)) 。。。
python最小二乘法三维坐标拟合平面-最小二乘法拟合平面
04-19
python最小二乘法三维坐标拟合平面-最小二乘法拟合平面
Open3D 基于最小二乘法拟合点云平面（SVD分解法）
纵马踏花向自由
07-18 895
奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种矩阵分解技术，它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在处理点云拟合平面的问题时，SVD 分解法可以有效地找到数据中的主要变化方向和最小变化方向，从而确定平面的法向量和位置。
点云拟合平面原理和实现（Halcon）
海盗Isaac
05-26 6520
最近学习了一下拟合平面的原理，看了这篇文章讲到了以下几种方法，我这里在halcon中对其一一实现。
Open3D 点云最小二乘法拟合平面（Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-16 1187
Open3D 点云最小二乘法拟合平面（Python版本）
点云最小二乘法拟合平面
dayuhaitang1的博客
03-27 4792
文章目录一、简介二、算法实现三、实现效果参考文献 一、简介 点云平面拟合的实质其实就是用一个拟合平面取代近似位于同一平面的点云，使点云中的所有点到拟合平面的距离平方和最小， 达到点云与拟合平面的高度吻合。已有的方法其实已有很多，如最小二乘法、特征值法等，本文将会使用最小二乘法来实现简单平面拟合。 其中，最小二乘法的程序化有两种思路：（1）通过使用协方差矩阵（对称矩阵）来进行求解；（2）使用偏导的方式来进行求解，详细内容可以阅读文献[1]。这两种方式最终结果本质上是相同的，这里我们采用（1）中的方法来实
Open3D 点云最小乘法拟合平面
api_debug626的博客
09-24 300
本文将介绍如何使用Open3D库中的最小乘法拟合方法来拟合点云数据中的平面。到目前为止，我们已经介绍了如何使用Open3D库中的最小乘法拟合方法来拟合点云数据中的平面。通过这种方法，我们可以从点云数据中提取出平面，并进行可视化和进一步的处理。希望本文对您理解如何使用Open3D库中的最小乘法拟合方法来拟合点云数据中的平面有所帮助。现在，我们可以将原始点云数据和估计得到的平面点云进行可视化，以便进行比较。接下来，我们可以使用估计得到的平面模型来提取平面点云。上述代码将同时显示原始点云和估计得到的平面点云。
python 三维点云 平面拟合
09-04
在Python中，三维点云（Point Cloud）通常是指由一系列三维空间坐标数据构成的数据结构，用于表示真实世界中的物体表面或者场景。平面拟合（Plane Fitting）则是对这个点云中的数据寻找最佳的二维超平面模型，使其尽可能地接近所有点。 常用的方法有RANSAC（Random Sample Consensus）算法，它通过随机选取样本点来尝试构建平面，并通过统计学方法剔除异常值。还有基于PCA（Principal Component Analysis）的方法，找出点云的主要方向作为平面的法向量。 Python库如`scikit-learn`、`pcl`或者自定义的`numpy`和`matplotlib`结合可以完成这个任务。例如： ```python from sklearn.linear_model import RANSACRegressor import numpy as np # 假设points是包含XYZ坐标的3D点数组 points = np.random.rand(100, 3) # 生成随机点云 # 创建RANSAC回归器 ransac = RANSACRegressor() # 尝试拟合平面 model, inlier_mask = ransac.fit(points[:, :2], points[:, 2]) # 获取拟合后的平面参数和哪些点被认为是“真”平面内的 plane_coefficients = model.estimator_.coef_ inliers = points[inlier_mask] ```
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