1.使用PCL工具 //创建一个模型参数对象,用于记录结果 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); //inliers表示误差能容忍的点,记录点云序号 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); //创建一个分割器 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; //Optional,设置结果平面…

最小二乘法只适合与误差较小的情况.试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了. 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC).它是一种迭代的方法,用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数. RANSAC是一个非确定性算法,在某种意义上说,它会产生一个在一定概率下合理的结果,其允许使用更多次的迭代来使其概率增加.此RANSAC算法在1981年由Fischle…

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较…

公众号[视觉IMAX]第31篇原创文章 一 前言 对于上一篇文章——一分钟详解「本质矩阵」推导过程中,如何稳健地估计本质矩阵或者基本矩阵呢?正是这篇文章重点介绍的内容. 基本矩阵求解方法主要有: 1)直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2)基于RANSAC的鲁棒方法. 先简单介绍一下直接线性变换法: 注:三个红线标注的三个等式等价. 在上述分析过程中,如果n>=8时,最小二乘法求解是否是最优估计呢? 接下来,我们重点探讨一下这个问题. 二 稳健估计 2.1 稳健的定义 稳健(robust…

SACSegmentation封装了多种Ransac方法,包括: RandomSampleConsensus, LeastMedianSquares, MEstimatorSampleConsensus ProgressiveSampleConsensus, RandomizedRandomSampleConsensus, RandomizedMEstimatorSampleConsensus, MaximumLikelihoodSampleConsensus 1.PCL所谓的平行线判断,是已知…

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性…

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面…

代码下载地址: 1.Matlab版本:http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c.进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“…