利用PCL中分割算法、 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, 后我采用RANSAC拟合的方法,进行面片的分割 得到: 之后我想 ...
RANSAC原理 输入: 数据 抽样次数N 距离阈值t 数量阈值T 输出:最终估计的模型 程序流程: . data :数据 . 取样本 :确定模型参数p所需要的最小数据数n,随机取n个数据作为一个样本J . 建模型:根据样本J建立模型Mp J 。 . 判断距离:根据模型Mp J 判断所有数据点到模型的距离。 . 记录:记录 距离小于t的个数total 和 距离小于t的点的索引。 . 判断: 若to ...
2018-11-04 22:42 0 2124 推荐指数:
利用PCL中分割算法、 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, 后我采用RANSAC拟合的方法,进行面片的分割 得到: 之后我想 ...
1、使用PCL工具 2、RANSAC拟合平面代码 3、多点情况迭代次数的计算(转载于https://www.cnblogs.com/littlepear/p/10129861.html) 4、关于RANSAC算法https://blog.csdn.net ...
最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了。 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法,用来 ...
常见的平面拟合方法一般是最小二乘法。当误差服从正态分布时,最小二乘方法的拟合效果还是很好的,可以转化成PCA问题。 当观测值的误差大于2倍中误差时,认为误差较大。采用最小二乘拟合时精度降低,不够稳健。 提出了一些稳健的方法:有移动最小二乘法(根据距离残差增加权重);采用2倍距离残差 ...
实验目的 (1)掌握曲线拟合的相应算法; (2)将拟合与插值法进行比较。 实验要求 实验步骤要有模型建立,模型求解、结果分析。 实验内容 (1)用给定的多项式,如y=x3-6x2+5x-3,产生一组数据(xi,yi,i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用 ...
RANSAC 算法 简介 随机样本共识(RANSAC)是一种迭代方法,可从一组包含离群值的观察数据中估算数学模型的参数,当不对离群值施加影响时,离群值不受影响。因此,它也可以解释为异常检测方法。[1]从某种意义上说,它是非确定性算法,它仅以一定的概率产生合理的结果,并且随着允许更多的迭代,这种 ...
https://www.cnblogs.com/zhangli07/p/12013561.html 二、最小二乘面拟合 对空间中的一系列散点,寻求一个近似平面,与线性最小二乘一样,只是变换了拟合方程: 使用平面的一般方程: Ax + By + CZ + D = 0 可以令平面方程 ...