基于RANSAC的点云面分割算法
2020-12-13 13:42
标签：图片 计算 com 检测 判断 基础上 空间 poi 模型 该算法在RANSAC和空间检索树的基础上实现的。 算法思路： 1、点云抽希、法线估计 2、出局点索引存储声明 3、平面检测 for (size_t i = 0; i points.size(); i++) { 判断为出局点； if (检索一定量的临近点) { 判断搜索点集是否符合要求； 存储搜索的点集 ； } RANSAC平面拟合（ransac计算平面模型参数）； 判断平面拟合的正确性； /* * 利用拟合平面 计算点云到该面距离， 设置容差 判断点云是否在平面内 */ for (size_t j = 0; j points.size(); j++) { 判断出局点； 判断 平面法向与点法向的一致性 （求解两个空间向量的夹角）； 存储平面内的点集； 更新出局点； } //平面的噪点 离群点剔除 //... 存储平面数据； } 效果如下： 基于RANSAC的点云面分割算法 标签：图片 计算 com 检测 判断 基础上 空间 poi 模型 原文地址：https://www.cnblogs.com/lovebay/p/11532757.html
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