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PCL 平面拟合——RANSAC

news 2026/3/26 0:25:02

文章目录

        • 一、基本思想
        • 二、代码示例
          • 1、参数选择
          • 2、核心代码
          • 3、完整代码
          • 4、结果展示
        • 三、关于 RANSAC 的一些思考
        • 参考文献

一、基本思想

随机抽样一致性算法RANSAC(Random sample consensus)是一种迭代的方法，从一系列包含有离群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（获取随机样本，判断一致性）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。
  • 检查所有数据中有哪些元素能符合第一步得到的模型，超过错误阈值的元素认为是离群值（outlier），小于错误阈值的元素认为是内部点（inlier）。

这个过程重复多次，选出包含点最多的模型即得到最后的结果。

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