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??RANSAC擬合平面，采用的是不共線的三個點確定一個平面，據(jù)以實現(xiàn)原理見：PCL 三點確定一個平面原理及代碼文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-542151.html
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第一部分：RANSAC算法與其應(yīng)用 在我們的日常生活和多個領(lǐng)域中，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺，模式識別等，處理數(shù)據(jù)是一個非常重要的任務(wù)。尤其是當(dāng)我們需要從嘈雜的數(shù)據(jù)中獲取信息或擬合模型時。有時候，數(shù)據(jù)可能包含異常值或噪聲，這可能會對我們的結(jié)果產(chǎn)生重大影響。
??統(tǒng)計濾波在PCL里有現(xiàn)成的調(diào)用函數(shù)，具體算法原理和實現(xiàn)代碼見：PCL 統(tǒng)計濾波器。為充分了解統(tǒng)計濾波算法實現(xiàn)的每一個細節(jié)和有待改進的地方，使用C++代碼對算法實現(xiàn)過程進行復(fù)現(xiàn)并在計算的過程中加入多線程并行，提高算法效率。
??區(qū)域生長分割是PCL里經(jīng)典的點云聚類分割算法，具體算法原理和實現(xiàn)代碼見：PCL 區(qū)域生長分割。為充分了解算法實現(xiàn)的每一個細節(jié)和有待改進的地方，使用C++代碼對算法實現(xiàn)過程進行復(fù)現(xiàn)。 注意： 該算法的實現(xiàn)過程中，加入多線程可能會得到錯誤的結(jié)果。因此，未進行
??歐式聚類PCL里經(jīng)典的點云聚類分割算法，具體算法原理和實現(xiàn)代碼見：PCL 歐式聚類分割。為充分了解算法實現(xiàn)的每一個細節(jié)和有待改進的地方，使用C++代碼對算法實現(xiàn)過程進行復(fù)現(xiàn)。 注意： 該算法的實現(xiàn)過程中，加入多線程可能會得到錯誤的結(jié)果。因此，未進行多線程
RANSAC（Random sample consensus，隨機采樣一致）是3D點云擬合的一種重要的手段，可以對直線、圓、平面，圓球、圓柱等形狀的點云進行擬合，其優(yōu)點在于可以最大程度上減少噪聲點對擬合效果的影響。 RANSAC各種類型擬合的計算原理基本類似。 1，進行隨機抽樣，如直線，就隨機找
??計算點云法向量和表面曲率是PCL里的經(jīng)典算法之一，具體算法原理和實現(xiàn)代碼見：PCL 計算點云法向量并顯示。為充分了解算法實現(xiàn)的每一個細節(jié)和有待改進的地方，使用C++代碼對算法實現(xiàn)過程進行復(fù)現(xiàn)。 注意： PCL中的算法鄰域搜索只能是K近鄰搜索或半徑搜索，無法實現(xiàn)
??使用PCL分割提取多個球體，其核心原理仍然是RANSAC擬合球面，這里只是做簡單修改，適用于提取多個球體。具體實現(xiàn)原理見：PCL RANSAC擬合空間3D球體。
本文由CSDN點云俠原創(chuàng)，原文鏈接。如果你不是在點云俠的博客中看到該文章，那么此處便是不要臉的爬蟲。 ??使用PCL分割提取多個空間圓，其核心原理仍然是RANSAC擬合空間圓，這里只是做簡單修改，適用于提取多個球圓。具體實現(xiàn)原理見：PCL RANSAC擬合空間
將一個平面與一個從內(nèi)點到平面的最大允許距離的點云相匹配。該函數(shù)返回描述平面的幾何模型。該函數(shù)采用 M- 估計量樣本一致性(MSAC)算法求解平面。MSAC 算法是隨機樣本一致性(RANSAC)算法的一個變體。 對具體的函數(shù)和內(nèi)部參數(shù)進行介紹說明 model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance)
??算法的核心原理還是RANSAC擬合平面，具體理論可參考：Open3D 使用RANSAC分割平面。只是對代碼稍加修改使其適用于分割點云數(shù)據(jù)中的多個平面。
