基于移动最小二乘法的点云曲面拟合（python）
1.移动最小二乘法介绍 为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合，曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法。这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法。使用点云数据拟合曲面时，由于点云的数据量大、形状复杂的特点，如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程 ...
原文：基于移动最小二乘曲面的点云对齐（一） 隐式平面的生成
本文重点 这次主要介绍一种点云对齐的方法,多视数据最近迭代 ICP 对齐是最常用的点云对齐方法,为了提高对齐的精度及稳定性我们使用一种基于移动最小二乘 MLS 曲面的ICP多视数据对齐方法.该方法无需对数据进行额外的去噪和数据分割.对于优化噪声点的点云对齐可以采用本方法进行点云对齐。 多视数据相关概念 因为扫面仪 传感器 的自身扫描范围限制,工业扫描往往不能一次对完整的模具进行扫描,需要通过多次转 ...
2018-09-13 02:05 0 2422 推荐指数：
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