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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

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小白每日一练！点云分割分割是将点云划分为多个部分的过程，每个部分代表不同的物体或表面。在这里，我们使用RANSAC算法来识别和分离平面。（以ModelNet40为例）完整代码放在最后面啦！！测试好了可以直接使用！！RANSAC算法RANSAC算法是一种用于从一组包含异常数据的观测数据中估计数学模

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62175983在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹

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OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以从http://opencv.org获取。OpenCV库用C语言和C++语言编写，可以在Windows、Linux、MacOSX等系统运行。同时也在积极开发Python、Java、Matlab以及其他一些语言的接口，将库导入安卓和iOS中为移动设备开发应用。OpenCV设

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RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。算法简介如下(摘自《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》)：1.假设我们要将n个数据点X={x1,x1,...,xn}拟合为一个由至少m个点决定的模型（m<=n，对于直线，m=2）。（我这里实际是两个不同均值、协方差高斯分布产生的数据）2.

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