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Python 点云平面分割【RANSAC算法】

点云平面分割

  • 一、介绍
    • 1.1 概念
    • 1.2 算法思路
    • 1.3 参数设置
  • 二、代码示例
  • 三、结果示例

其他参考链接:C++中实现点云平面分割

一、介绍

1.1 概念

  点云平面分割:可以在点云数据中找到平面并计算平面模型系数,同时输出平面点云及非平面点云。

1.2 算法思路

实现思路:

  1. 首先,采用RANSAC算法从点云中随机选取三个点作为初始平面模型。
  2. 使用选定的三个点拟合平面模型,该模型由平面的法向量和平面上一点表示。
  3. 计算点云中的每个点到拟合平面的距离,如果距离小于设定的阈值,则将该点标记为局内点。
  4. 统计局内点的数量,如果局内点数量大于设定的最小采样数,则更新平面模型。

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