PCL Prosac算法（拟合平面为例）（SampleConsensus_PROSAC）

原创 已于 2024-09-20 09:26:24 修改 · 838 阅读 · 9 ·
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#python #机器学习 #人工智能 #算法 #数据结构 #3d

于 2024-09-10 12:53:06 首次发布

PCL专栏目录及须知

本算法一般用在寻找最优模型上，最大迭代次数往往要设置较大。

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
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PCL 使用RANSAC拟合平面【2025最新版】
点云侠的博客
06-23 42万+
RANSAC拟合平面算法原理和实现流程详解以及最大迭代次数和内点期望概率的设置方法。最后再对拟合后的平面法向量与向量（1，1，1）进行定向。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年7月6日。
PCL点云处理之基于随机采样一致性的平面拟合（RANSAC）（二十七）
weixin_44329757的博客
12-20 1711
RANSAC拟合离散点得到平面的一般式方程
PCL Ransac 点云平面拟合 C++
02-25
利用点云库PCL，使用VS2015完成的C++代码，测试文件（.obj）已经在本站上传资源，供大家交流，如有问题欢迎多提宝贵意见 对于不平整表面，利用ransac平面拟合，然后将三维不平整表面近似为一个平面，并将表面上的点投影到该平面，并进行显示 详见本人博客
pcl拟合之平面拟合与直线拟合
weixin_39425383的博客
08-12 1414
pcl拟合各种形状，得到相关参数并对参数进行后续处理，是点云处理中的基本操作，这里总结一下平面与直线操作。总结了一下pcl拟合平面和直线的方法，后续遇到其他情况再补充。
PCL 平面拟合——最小二乘
Z's Palace
02-17 867
最小二乘法无法处理异常值，当数据中存在异常值时，最小二乘可能会产生不正确的结果；最小二乘法的最大优点在于，它可以求解出最优参数；最小二乘是一种基于数据的模型，要求较大量的数据。对于线性不可分的数据，最小二乘无法处理；法则，得出最小二乘法平面拟合参数。5、使用最小二乘法平面拟合参数。受误差的影响可以小到最小。
PCL RANSAC随机采样一致性拟合（拟合平面为例）（SampleConsensus_Ransac）
最新发布
xhm01291212的博客
09-10 1691
本示例以拟合平面为例。剩余模型拟合，流程同本示例一致。Ransac为最常用的拟合模型方法。
PCL LMedS最小中值平方拟合（以拟合平面为例）（SampleConsensus_LMedS）
xhm01291212的博客
09-10 626
本示例以拟合平面为例。剩余模型拟合，流程同本示例一致。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.LMedS 算法2.注意事项不适用于局外点大于50%的样本。3.完整代码。
PCL MASC M估计样本一致性（拟合平面为例）（SampleConsensus_MSAC）
xhm01291212的博客
09-10 546
1.MSAC算法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.MSAC算法2.注意事项MSAC算法属于ransac的改进，基本思想同样是使用距离阈值作为判断条件，拟合最优平面。3.完整代码。
PCL MLESAC极大似然采样一致性估计（拟合平面为例）（SampleConsensus_MLESAC）
xhm01291212的博客
09-10 796
本示例以拟合平面为例。剩余模型拟合，流程同本示例一致。
PCL RANSAC拟合平面（C++详细过程版）
点云侠的博客
01-12 3942
RANSAC拟合平面的C++详细过程实现
prosac源代码
10-23
prosac的源代码，内附实例，适合初学者。
PCL：实现最小中值平方法拟合平面（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-11 377
PCL：实现最小中值平方法拟合平面（附完整源码）
PCL 拟合分割平面
u011489887的专栏
02-20 1016
PCL 分割提取平面
PCL拟合并绘制平面(一)
落叶知秋了哟的博客
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PCL拟合并绘制平面
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06-23 1796
PCL最小二乘法拟合平面
PCL拟合并绘制平面(二)
落叶知秋了哟的博客
03-27 1087
普通的方式在一般情况下可以得到较好的平面拟合效果，但是容易出现平面拟合错误或是拟合的平面不是最优的情况。此时就需要根据自己的实际使用情况，调整平面拟合的迭代次数以及收敛条件。使用RANSAC迭代的方式，获取所有迭代过程中的最优平面，虽然速度上不如普通的平面拟合方式，但是准确度有一定的提升。
（c++PCL库）深度图RANSAC拟合平面
weixin_53111112的博客
09-07 877
然后得到了coefficients；coefficients里面有四个参数：A\B\C\D。1.先将深度图转点云（点云的单位为米，记得转换单位）一个新的平面就拟合好了。
PCL 极大似然估计法拟合平面【2025最新版】
点云侠的博客
03-19 866
[1] Phs. T , Zisserman A . MLESAC: A new robust estimator with application to estimating image geometry[J]. Computer vision and image understanding: CVIU, 2000(1):78.
PCL 平面拟合方法 对比
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02-22 1493
PCL 平面拟合方法 对比
PCL RANSAC算法 平面拟合 详解
05-09
PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，其中包含了许多常用的点云处理算法，例如平面拟合算法RANSAC。RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于估计模型参数的迭代方法，它可以在存在噪声和离群点...
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