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Python点云处理（九）点云平面分割拟合

目录

  • 0 简述
  • 1 RANSAC算法
  • 2 最小二乘法
  • 3 PCA算法
  • 4 结语

0 简述

点云平面拟合是指从点云数据中提取出平面模型的过程。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，它可以用于物体识别、环境建模、机器人导航等应用中。本篇介绍几种常用的点云平面拟合算法，并通过python进行示例展示。（本文平面拟合算法不使用open3d库，若想通过o3d实现可以直接查看调用函数很方便）

1 RANSAC算法

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒性强的参数估计方法，也常用于点云平面拟合。该算法的基本思想是通过随机采样的方式来估计平面模型的参数，并通过计算内点数量来评估拟合结果的好坏。

算法步骤：

  1. 随机选择一定数量的点作为候选内

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