Open3D(C++) 基于随机抽样与特征值法的点云平面稳健拟合方法

目录

  • 一、算法原理
    • 1、论文概述
    • 2、参考文献
  • 二、代码实现
  • 三、结果展示
  • 四、测试数据

在这里插入图片描述

本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的GPT爬虫。

一、算法原理

1、论文概述

  针对点云数据含有异常值且传统拟合方法拟合结果不理想的情况，本文提出一种随机抽样与特征值法相结合的稳健点云平面拟合方法。首先利用随机抽样一致性算法按照设定阈值将异常值划分为局外点，不断迭代剔除局外点，保留含有局内点最多的点云数据，然后利用特征值法对该点云数据进行平面拟合。本文设计实验，针对含有不同异常值的点云数据，分别利用特征值法、最小二乘法与本文方法对包含异常值的点云数据进行平面拟合计

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