pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus实现了使用随机样本一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)的方法进行对应点拒绝,以识别内点(inliers)并拒绝离群点(outliers)。 pcl::registration::CorrespondenceRejectorSurfaceNormal主要功能是利用点云中的法线信息来排除不符合法线一致性的点云对应关系。这对于点云...
argv,"-f") >=0){//根据命令行参数,来随机估算对应平面模型,并存储估计的局内点pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ>ransac(model_p);//声明随机采样一致性对象 并把平面模型传入ransac.setDistanceThreshold (0.01);//与平面距离小于0.01 的点称为局内点...
classpcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >实现采样一致性 计算二位平面圆周模型 classpcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT > 实现采样一致性计算的三维椎体模型 太多了 代码实例 random_sample_consensus.cpp #include <iostream>#include<pcl/console/parse.h>#include<pcl/filters/extract_indices...
class pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >实现采样一致性 计算二位平面圆周模型 class pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT > 实现采样一致性计算的三维椎体模型 代码实例 random_sample_consensus.cpp #include <iostream> #include<pcl/console/parse.h> #include<pcl/filters/extract_indices....
随机抽样一致性算法RANSAC(Random sample consensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。 RANSAC算法本质上由两步组成,不断进行循环: 从输入数据中随机选出能组成数学模型的最小数目的元素,使用这些元素计算出相应模型的参数。选出的这些元素数目是能决定模型参数的最少的。
1. RANSAC(Random Sample Consensus)方法: -步骤1:将三维点云数据进行滤波处理,以去除噪声和离群点。 -步骤2:从过滤后的点云中随机选择一个点作为初始种子点。 -步骤3:通过选择一个随机数目的相邻点,构建一个由该种子点和相邻点组成的平面模型。 -步骤4:计算点到该平面模型的距离,并将距离小于一些阈值的点添...
RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。 数 据分两种:有效数据(inliers)和无效数据(outliers)。偏差不大的数据称为有效数据...
PCL(Point Cloud Library)拟合平面的点云检索原理主要基于RANSAC(Random Sample Consensus)算法。RANSAC算法是一种在数据集中随机选取样本,然后根据这些样本估计数学模型的方法。在PCL中,该算法被用于拟合平面模型。 首先,RANSAC会随机选择一组点云数据,然后尝试拟合一个平面模型(ax+by+cz+d=0)到这组数据上。这个过程...
pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac (model_p); ransac.setDistanceThreshold (.01); //与平面距离小于0.01 的点称为局内点考虑 ransac.computeModel(); //执行随机参数估计ransac.getInliers(inliers); //存储估计所得的局内点 //根据命令行参数 来随机估算对应的圆球模型,存储估计的内点 ...
RANSAC(Random Sample Consensus)是一种经典的参数估计方法,可以用于估计点云数据中包含的平面模型。该算法的基本思想是随机选取一组点,然后根据选取的点拟合平面,并计算平面上的所有点到该平面的距离。如果距离小于一些阈值,则认为该点云数据包含该平面模型。 在PCL中,可以通过pcl::SACSegmentation类及其相关的参数和方...