PCL MASC M估计样本一致性（拟合平面为例）（SampleConsensus_MSAC）

原创 已于 2024-09-20 09:26:57 修改 · 547 阅读 · 2 ·
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#平面 #算法 #人工智能 #数据结构 #机器学习 #3d

于 2024-09-10 12:43:51 首次发布

PCL专栏目录及须知

PCL拟合模型方法效果对比
拟合方法 用时 样本点数 拟合得出内点数 拟合百分比 平面方程参数
LMedS 6.59863s 34262 15880 46.3487% A:-0.245971,B:0.328976,C:-0.911742,D:273.254
RMSAC 40.2117s 34262 2418 7.05738% A:-0.14948,B:-0.570804,C:0.807365,D:-191.15
MSAC 0.732149s 34262 14551 42.4698% A:-0.198437,B:0.323444,C:-0.925206,D:275.461
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1.RMSAC介绍本示例以拟合平面为例。剩余模型拟合，流程同本示例一致。1.RMSAC介绍一种LMeds算法的改进，用于提升计算速度。类似于RRANSAC，在算法的2,3歩中间插入了一个预判断，进行该判断时会从当前点集中随机抽取一定数量d的点，用当前模型去判断，如果为内点，则继续下面的步骤，否则直接放弃当前模型重新抽样。
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整理了一下PCL官网对各类SAC算法的简介 以及相关文章的连接； 方法有： RANSAC LMEDS MSAC RRANSAC RMSAC MLESA PROSAC
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在点云处理中，PCL（Point Cloud Library）进行平面拟合常用的方法为最小二乘平面拟合，其核心思想是通过最小化点到平面的距离来找到最佳拟合平面[^1]。 PCL是一个专门用于三维点云数据处理的开源C++库，提供了从点云获取、滤波、分割、特征提取到配准、表面重建和可视化等全方位算法，可用于平面拟合等操作，适合研究者和开发者学习和深入理解三维点云处理技术，还能应用于机器人导航、无人机避障、三维重建等多个领域[^2]。 以下是使用PCL进行最小二乘平面拟合的示例代码： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 假设这里已经有了点云数据，这里简单模拟生成一些点云数据 cloud->width = 15; cloud->height = 1; cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height); for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1.0; } pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; // 可选 seg.setOptimizeCoefficients (true); // 必选 seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold (0.01); seg.setInputCloud (cloud); seg.segment (*inliers, *coefficients); if (inliers->indices.size () == 0) { PCL_ERROR ("Could not estimate a planar model for the given dataset."); return (-1); } std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; return (0); } ``` 此代码首先创建了一个简单的点云数据，然后使用`pcl::SACSegmentation`类进行平面拟合。设置了模型类型为平面（`pcl::SACMODEL_PLANE`），采用RANSAC算法（`pcl::SAC_RANSAC`），并设置了距离阈值为0.01。最后输出拟合平面的系数。 ### 使用指南 1. **安装PCL库**：按照PCL官方文档的指导，在相应的操作系统上安装PCL库。 2. **编译代码**：将上述代码保存为一个`.cpp`文件，使用CMake进行编译。 3. **运行程序**：编译成功后，运行生成的可执行文件，就能看到拟合平面的系数输出。
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