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 ...
使用PCL工具 RANSAC擬合平面代碼 多點情況迭代次數的計算 轉載於https: www.cnblogs.com littlepear p .html 關於RANSAC算法https: blog.csdn.net weixin article details 講得很好,可以參考 自適應閾值https: blog.csdn.net hanshuobest article details ...
2019-06-21 14:38 0 2166 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
案例參考自《OpenCV輕松入門:面向Python》 【例3.1】分別使用加號運算符和函數cv2.add()計算兩幅灰度圖像的像素值之和,觀察處理結果 使用+號相加的結果 \(value=(a+b)\%{255}\) 使用cv庫相加的結果 \( value= \begin{cases ...
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 ...
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 ...