自学内容网 自学内容网

PCL 点云拟合 Ranasc拟合二维圆

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 fitCircle

2.1.2 visualizeCircleFit

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

        本文将介绍如何使用 PCL 库中的 RANSAC 算法对点云数据进行二维圆的拟合。在很多实际应用中,二维圆拟合被广泛应用于识别圆形物体的轮廓、定位圆形标志等。RANSAC 是一种随机采样方法,能够有效地处理含有噪声的点云数据,通过迭代采样和模型优化来识别最符合的几何形状。

1.1原理

        RANSAC(Random Sample C


原文地址:https://blog.csdn.net/qq_47947920/article/details/143696804

免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!