PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱

目录

  • 一、概述
    • 1.1 原理
    • 1.2 实现步骤
    • 1.3应用场景
  • 二、关键函数
    • 2.1 头文件
    • 2.2 加载点云数据
    • 2.3 计算法线
    • 2.4 拟合圆柱
    • 2.5 可视化
  • 三、完整代码
  • 四、结果展示

一、概述

  圆柱的Eigen::VectorXf参数为7个。分别是:

圆柱轴上一点的x坐标;
圆柱轴上一点的y坐标;
圆柱轴上一点的z坐标;
圆柱轴方向的x;
圆柱轴方向的y;
圆柱轴方向的z;
圆柱半径r。
PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱_第1张图片

PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱_第2张图片

1.1 原理

  RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种常用的计算机视觉中的迭代优化技术,用于从一组数据点中找到最佳模型,比如圆柱体,在存在噪声和异常值的情况下。它通过随机选择小样本集合(通常称为"候选子集"),尝试对这些点进行某种假设(如圆柱体的参数估计),然后计算这个假设是否能很好地解释大部分原始数据。如果大多数点都能满足该假设,则认为

你可能感兴趣的:(点云学习,算法,计算机视觉,3d,c++,开发语言)