本文主要是介绍Python 点云平面分割【RANSAC算法】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
这篇关于Python 点云平面分割【RANSAC算法】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
