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 ...
利用PCL中分割算法 pcl::SACSegmentation lt pcl::PointXYZ gt 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: 之后我想迭代的進行面片擬合后分割出來,在索引的地方遇到了問題 於是想出來一個比較笨的辦法: 等同於自己寫了一個分割的方法。 中間遇到的問題有: 點雲的索引 有序 ...
2019-04-12 19:06 0 1384 推薦指數:
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 ...
RANSAC原理 輸入:①數據 ②抽樣次數N ③距離閾值t ④數量閾值T 輸出:最終估計的模型 程序流程: 1. data :數據 2. 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 3. 建模型:根據樣本J建立模型Mp(J)。 4. 判斷距離:根據模型Mp ...
點雲操作中,平面的分割是經常遇到的問題,下面的例子就是如何利用PCL庫提擬合出的參數,之后就可以過濾掉在平面附近的點雲。 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl ...
0 引言 最近項目中用到了基於PCL開發的基於平面的點雲和CAD模型的配准算法,點雲平面提取采用的算法如下。 1 基於PCL的點雲平面分割擬合算法 2 參數及其意義介紹 (1)點雲下采樣 1. 參數:leafsize 2. 意義:Voxel Grid的leafsize參數 ...
做一個PCL吹~ 點雲分割的目的提取點雲中的不同物體,從而實現分而治之,突出重點,單獨處理的目的。 ...
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 ...
參考Adam博文 基於地面平面擬合的激光雷達地面分割方法和ROS實現 地面平面擬合(Ground Plane Fitting)我們采用平面模型(Plane Model)來擬合當前的地面,通常來說,由於現實的地面並不是一個“完美的”平面,而且當距離較大時激光雷達會存在一定的測量噪聲,單一的平面模型 ...
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 ...