网站php怎么做的,福建 网站建设,漯河seo,wordpress搬家到新浪1、背景介绍 随机采样一致性算法#xff08;RANSAC Random Sample Consensus#xff09;是一种迭代的参数估计算法#xff0c;主要用于从包含大量噪声数据的样本中估计模型参数。其核心思想是通过随机采样和模型验证来找到数据中最符合模型假设的点。因此#xff0c;只要事…1、背景介绍 随机采样一致性算法RANSAC Random Sample Consensus是一种迭代的参数估计算法主要用于从包含大量噪声数据的样本中估计模型参数。其核心思想是通过随机采样和模型验证来找到数据中最符合模型假设的点。因此只要事先给定要提取的参数模型即可从点云中分割出对应点云模型。如下图所示为使用RANSAC从点云中分割平面模型的案例整体上比较理想。 2、算法原理介绍
RANSAC 算法步骤
初始化设置最大迭代次数 max_iterations 和内点阈值 distance_threshold。随机采样从数据集中随机选择最小数量的样本点来拟合模型例如拟合平面需要三个点。模型估计使用选定的样本点计算模型参数例如平面的方程。模型验证计算所有数据点到模型的距离将距离小于 distance_threshold 的点标记为内点。评估模型计算内点的数量如果内点数量超过预定的阈值并且模型质量优于之前的模型则更新最佳模型。重复重复上述步骤直到达到最大迭代次数或者找到最优模型。 根据上述步骤可知其实RANSAC算法原理比较简单其仅与最大迭代次数 max_iterations 和内点阈值 distance_threshold相关。
3、代码展示 本程序基于pycharm开发平台使用open3d库基于python语言进行编程。源代码下载链接
https://download.csdn.net/download/qq_32867925/89549364
其中分割代码块如下 plane_model, inliers segment_plane(distance_threshold0.01,ransac_n3,num_iterations1000)
3.1 TLS点云分割 地面激光点云数据TLS其扫描一典型平面结构构造物其分割结果如下图所示。可以发现对于平面结果明显的构造物分割结果比较理想。
地面点云RANSAC分割结果
3.2 室内点云分割 人工室内墙面、地板、屋顶、房梁为典型的平面结构一典型的室内点云如下使用ransac分割结果可以发现分割结果理想将所有平面分割出来效果比较理想。
室内点云RANSAC分割结果
4、总结 介绍了open3d中ransac进行平面分割并给出了分割效果。
