sacmodel_plane模型
[normalx_x normal_y normal_z d]
平面模型
ax+by+cz+d=0，中的abcd
sacmodel_line模型
[point_on_line.x point_on_line.y point_on_line.z line_direction.x line_direction.y line_direction.z]
直線模型
前三個是直線上一點的三維座標。後三個是直線方向向量
sacmodel_circle2d
[center.x center.y radius]
二維圓的圓周模型
圓周中心二維座標 圓周半徑
sacmodel_sphere
[center.x center.y center.z radius]
三維球體模型
中心座標 半徑
sacmodel_cylinder
[point_on_axis.x point_on_axis.y point_on_axis.z axis_direction.x axis_direction.y axis_direction.z radius]
圓柱體模型
前三個為軸線上點的三維座標 後三個為軸線方向向量的三維座標 radius為圓柱半徑
sacmodel_cone
圓錐模型，尚未實現
sacmodel_torus
圓環面模型，尚未實現
sacmodel_parallel_line
有條件限制的直線模型。 在規定的最大角度偏差限制下，直線模型與給定軸線平行
sacmodel_normal_plane
有條件限制的平面模型。 在規定的最大角度偏差限制下，每個局內點法線必須與估計的平面模型的法線平行。
sacmodel_perpendicular_plane
有條件限制的平面模型。 在規定的最大角度偏差限制下，平面模型與給定軸線垂直。
sacmodel_parallel_plane
有條件限制的平面模型。 在規定的最大角度偏差限制下，平面模型與給定軸線平行。
sacmodel_normal_parallel_plane
平面模型必須與使用者設定的軸線平行
sampleconsensusmodel
class pcl::sampleconsensunmodel
建構函式
sampleconsensusmodel（const pointcloudconstptr &cloud, const std::vector&indices, bool random=false）
cloud為輸入點雲物件指標引用，indices為演算法使用的點雲索引向量，前兩個引數一起限定確定演算法輸入的點雲，random為true，使用當前時間初始化隨機函式的種子，否則使用12345.
void
getsamples(int &iterations, std::vector&samples)
太多了。。。。。。
點雲處理 隨機取樣一致性演算法
隨機取樣一致性演算法在計算機視覺領域有著廣泛的運用，在點雲分割中，經常用到隨機取樣一致性演算法，所以就仔細研究了一下該演算法，並記下了一些便於理解的筆記。取樣一致性引數估計演算法主要用於排除錯誤樣本，可以從一組包含 局外點 的觀測資料中，通過迭代的方式估計數學模型引數。ransac隨機取樣一致性演算...
PCL 模型擬合方法 隨機取樣一致性
sacsegmentation封裝了多種ransac方法，包括 randomsampleconsensus，leastmediansquares，mestimatorsampleconsensus progressivesampleconsensus，randomizedrandomsampleco...
取樣一致性探測平面
pcl中所列有兩個ransac與lmeds兩種取樣方法，原理在這裡不做詳細介紹了。但是涉及到如何將分割的物件單獨儲存出來，以及使用不同顏色進行顯示，官網上介紹比較少。現給出乙個案例，進行講解，以ransac探測平面為例，其他的以及lmeds不再做詳細介紹。ransac探測多個平面 include i...