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，

randomizedrandomsampleconsensus，

randomizedmestimatorsampleconsensus，

maximumlikelihoodsampleconsensus

1.pcl所謂的平行線判斷，是已知乙個法向量，判斷面與之平行。

2.pcl直線ransac擬合，為啥只需要設定乙個距離閾值？因為預設值迭代50次

template void

pcl::sacsegmentation::initsac (const int method_type)
case sac_lmeds:
case sac_msac:
case sac_rransac:
case sac_rmsac:
case sac_mlesac:
case sac_prosac:
} // set the sample consensus parameters if they are given/changed
if (sac_->getprobability () != probability_)
if (max_iterations_ != -1 && sac_->getmaxiterations () != max_iterations_)
if (samples_radius_ > 0.)
}

RANSAC 隨機取樣一致性演算法

ransac範例的正式描述如下 首先，要給定 1乙個模型，該模型需要最少n個資料點去例項化它的自由引數 2一組資料點p，p中包含資料點的數量 p 大於n。然後，從p中隨機地選擇n個點 組成p的乙個子集s1 並例項化這個模型 構造成m1 接下來，利用例項化的模型m1去測定p中點的某個子集s1 這些點相...

隨機取樣一致性演算法RANSAC

作用1 點雲分割通過 空間平面 直線 二維或三維圓 圓球 錐體等模型 進行分割。作用2 點雲的配準對的剔除 例子 五個點雲，三個配準，利用ransac可以剔除另外兩個 演算法簡介 從樣本中抽取乙個子集，通過該演算法最小方差對這個樣本計算出這個該模型的引數 例如模型是一條直線，那麼計算該樣本所有的點到...

點雲庫PCL學習 取樣一致性

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...