PCL 点云分割 Ransac分割3D球体
目录
一、概述
1.1原理
1.2实现步骤
1.3应用场景
二、代码实现
2.1关键函数
2.1.1球体拟合
2.1.2可视化
2.2完整代码
三、实现效果
PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：
PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）
一、概述
在点云数据处理中，RANSAC（随机采样一致性算法）常用于从数据中拟合模型。对于球体的拟合，RANSAC算法通过从点云中随机选择样本，计算可能的球体模型，并根据模型的拟合度对剩余的点进行验证。该方法在点云数据存在噪声和异常值时尤为有效。本文将展示如何使用PCL（Point Cloud Library）进行RANSAC算法分割多个球体模型。通过读取点云数据、应用RANSAC算法拟合球体、提取内点并可视化结果，最终实现对多个球