點雲法向量估計方法
已經大半年沒更新博客了，記得去年開始寫與點雲相關的第一篇博客時，就信誓旦旦要堅守下去。這一篇技術博客姍姍來遲了些，正如2002年的第一場雪一樣，不過9102年武漢的第一場雪已經來過，近半年狀態的持續低迷，以及瑣事纏身根本無法潛心對一些技術進行專研，其實最初寫博客的初衷,其一，更多 ...
原文：3D點雲法向量估計(最小二乘擬合平面)
點雲法向量估計的主要思路是對K 近鄰的N個點進行平面擬合 平面過N點重心 ，平面法向量即為所求 最小二乘擬合可以轉換為求協方差矩陣最小特征值對應的特征向量 SVD分解 此種解法對數據噪聲有很強的魯棒性，關鍵點在於要對數據去中心化處理，將坐標原點移動到數據重心。 最后根據特征點P到重心Oi形成的向量與法向量的點乘來判斷法向量正負，f p lt 為負，f p gt 為正 代碼撰寫很簡單，參考文章里面 ...
2018-11-22 20:58 0 5833 推薦指數：
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