点云法向量估计方法
已经大半年没更新博客了，记得去年开始写与点云相关的第一篇博客时，就信誓旦旦要坚守下去。这一篇技术博客姗姗来迟了些，正如2002年的第一场雪一样，不过9102年武汉的第一场雪已经来过，近半年状态的持续低迷，以及琐事缠身根本无法潜心对一些技术进行专研，其实最初写博客的初衷,其一，更多 ...
原文：3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)
点云法向量估计的主要思路是对K 近邻的N个点进行平面拟合 平面过N点重心 ，平面法向量即为所求 最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量 SVD分解 此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性，关键点在于要对数据去中心化处理，将坐标原点移动到数据重心。 最后根据特征点P到重心Oi形成的向量与法向量的点乘来判断法向量正负，f p lt 为负，f p gt 为正 代码撰写很简单，参考文章里面 ...
2018-11-22 20:58 0 5833 推荐指数：
相关推荐
点云特征——法向量估计
点云法向量是最基本的点云特征，在诸多点云处理算法中起着至关重要的作用。本文记录了两种常用的点云法向量估计方法，分别针对一般点云和深度图两种点云组织形式。 一般点云的法向量估计 估计一般点云法向量的思路是根据邻域内的点拟合一个平面，则平面的法线方向即为点的法向量。记点的邻域 ...
3D点云几何拟合
3D点云几何拟合 Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds 论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...
C# 多点最小二乘法拟合平面算法
/// <summary> /// 实现三阶行列式求值计算 /// </summary> /// <par ...
最小二乘线性及平面拟合原理及C++实现
一、线性最小二乘拟合 使用一个简单函数在整体上逼近已知函数，使其在整体上尽可能与原始数据曲线近似。记为： 称之为拟合曲线，若该函数为插值多项式，则所有偏差为零。 但实际情况中，我们不可能要求近似曲线 y = 严格通过这么多数据点。但为了使其尽可能反映所给数据的变化趋势 ...
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 ...
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 ...
已知三点求平面法向量
空间已知三点的位置p1(x1,y1,z1),p2(x2,y2,z2),p3(x3,y3,z3),令它们逆时针在空间摆放。这样就可以得到平面的两个向量p1p2(x2-x1,y2-y1,z2-z1),p1p3(x3-x1,y3-y1,z3-z1)，而平面法线总是和这两个向量垂直。也就是说，p1p2 ...