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PCL 点云拟合 Ransac拟合空间球体

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1基于RANSAC拟合球体

2.1.2 可视化原始点云和拟合结果

2.2完整代码

三、实现效果


PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接:

PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)


一、概述

        在三维点云处理中,拟合空间几何形状是常见的需求之一,尤其是在物体表面特征提取和识别中。本次实验将使用RANSAC算法来拟合三维空间中的球体。RANSAC算法的特点是在噪声数据中随机采样,寻找使模型与数据最佳拟合的参数。通过迭代随机选择一部分点来拟合模型,最终得到具有最大支持内点的模型参数。

1.1原理

        RANSAC(Random Sample Consensus)是一种迭


原文地址:https://blog.csdn.net/qq_47947920/article/details/143696984

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