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 ...
利用PCL中分割算法 pcl::SACSegmentation lt pcl::PointXYZ gt 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: 之后我想迭代的进行面片拟合后分割出来,在索引的地方遇到了问题 于是想出来一个比较笨的办法: 等同于自己写了一个分割的方法。 中间遇到的问题有: 点云的索引 有序 ...
2019-04-12 19:06 0 1384 推荐指数:
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 ...
RANSAC原理 输入:①数据 ②抽样次数N ③距离阈值t ④数量阈值T 输出:最终估计的模型 程序流程: 1. data :数据 2. 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 3. 建模型:根据样本J建立模型Mp(J)。 4. 判断距离:根据模型Mp ...
点云操作中,平面的分割是经常遇到的问题,下面的例子就是如何利用PCL库提拟合出的参数,之后就可以过滤掉在平面附近的点云。 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl ...
0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下。 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数 ...
做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的。 ...
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 ...
参考Adam博文 基于地面平面拟合的激光雷达地面分割方法和ROS实现 地面平面拟合(Ground Plane Fitting)我们采用平面模型(Plane Model)来拟合当前的地面,通常来说,由于现实的地面并不是一个“完美的”平面,而且当距离较大时激光雷达会存在一定的测量噪声,单一的平面模型 ...
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 ...