Open3D(C++) Ransac擬合多項式曲線

目錄

  • 一、算法原理
  • 一、代碼實現
  • 三、結果展示

在這里插入圖片描述

本文由CSDN點云俠原創，Open3D(C++) Ransac擬合多項式曲線，爬蟲自重。如果你不是在點云俠的博客中看到該文章，那么此處便是不要臉的爬蟲與GPT生成的文章。

一、算法原理

??RANSAC（Random Sample Consensus）是一種用于擬合模型的迭代算法，它可以有效地從包含噪聲和異常值的數據中估計出最佳的模型參數。在擬合多項式曲線時，RANSAC算法可以用來識別并排除異常值，從而得到更準確的擬合結果。

以下是RANSAC擬合多項式曲線的詳細過程：

  1. 隨機采樣：從原始數據集中隨機選擇一小部分數據點作為內點集合，并使用這些數據點來擬合一個多項式曲線模型。

  2. 模型擬合使用內點集合來擬合一個多項式曲線模型。可以使用最小二乘法或其他擬合方法來估計模型參數。

  3. 內點篩

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