PCL点云处理之最小中值平方（Lmeds法）拟合平面（二百三十四）
PCL点云处理之 最小中值平方法（Lmeds）拟合平面（二百三十四）
- 一、算法介绍
- 一、拟合原理
- 二、具体实现
- 1.代码
- 2.结果
一、算法介绍
（本文提供详细注释，输出拟合平面参数和平面点云）
Lmeds（Least Median of Squares）是一种统计学方法，用于拟合数据并减少异常值对拟合结果的影响。它由Rousseeuw于1984年提出，是一种鲁棒性较强的回归分析方法。与传统的最小二乘法不同，Lmeds使用中位数代替平均值，通过选择中位数优化参数以减小残差的方差。
一、拟合原理
在点云中拟合一个平面，通常采用Lmeds算法进行拟合。具体步骤如下：
选择样本：从给定的点云中随机选择足够数量的点。
计算平面：通过所选点计算拟合平面的参数，通常可以使用最小二乘法或主成分分析等方法进行计算。
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