利用PCL中分割算法、 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法線參數,只根據模型參數得到的分割面片,與想象的面片差距很大, 后我采用RANSAC擬合的方法,進行面片的分割 得到: 之后我想 ...
RANSAC原理 輸入: 數據 抽樣次數N 距離閾值t 數量閾值T 輸出:最終估計的模型 程序流程: . data :數據 . 取樣本 :確定模型參數p所需要的最小數據數n,隨機取n個數據作為一個樣本J . 建模型:根據樣本J建立模型Mp J 。 . 判斷距離:根據模型Mp J 判斷所有數據點到模型的距離。 . 記錄:記錄 距離小於t的個數total 和 距離小於t的點的索引。 . 判斷: 若to ...
2018-11-04 22:42 0 2124 推薦指數:
利用PCL中分割算法、 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法線參數,只根據模型參數得到的分割面片,與想象的面片差距很大, 后我采用RANSAC擬合的方法,進行面片的分割 得到: 之后我想 ...
1、使用PCL工具 2、RANSAC擬合平面代碼 3、多點情況迭代次數的計算(轉載於https://www.cnblogs.com/littlepear/p/10129861.html) 4、關於RANSAC算法https://blog.csdn.net ...
最小二乘法只適合與誤差較小的情況。試想一下這種情況,假使需要從一個噪音較大的數據集中提取模型(比方說只有20%的數據時符合模型的)時,最小二乘法就顯得力不從心了。 算法簡介 隨機抽樣一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一種迭代的方法,用來 ...
常見的平面擬合方法一般是最小二乘法。當誤差服從正態分布時,最小二乘方法的擬合效果還是很好的,可以轉化成PCA問題。 當觀測值的誤差大於2倍中誤差時,認為誤差較大。采用最小二乘擬合時精度降低,不夠穩健。 提出了一些穩健的方法:有移動最小二乘法(根據距離殘差增加權重);采用2倍距離殘差 ...
實驗目的 (1)掌握曲線擬合的相應算法; (2)將擬合與插值法進行比較。 實驗要求 實驗步驟要有模型建立,模型求解、結果分析。 實驗內容 (1)用給定的多項式,如y=x3-6x2+5x-3,產生一組數據(xi,yi,i=1,2,…,n),再在yi上添加隨機干擾(可用 ...
RANSAC 算法 簡介 隨機樣本共識(RANSAC)是一種迭代方法,可從一組包含離群值的觀察數據中估算數學模型的參數,當不對離群值施加影響時,離群值不受影響。因此,它也可以解釋為異常檢測方法。[1]從某種意義上說,它是非確定性算法,它僅以一定的概率產生合理的結果,並且隨着允許更多的迭代,這種 ...
https://www.cnblogs.com/zhangli07/p/12013561.html 二、最小二乘面擬合 對空間中的一系列散點,尋求一個近似平面,與線性最小二乘一樣,只是變換了擬合方程: 使用平面的一般方程: Ax + By + CZ + D = 0 可以令平面方程 ...