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计算点云质心

2.1.2最小二乘法拟合平面

2.1.3可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        在点云处理领域，最小二乘法（Least Squares）拟合是一种常用的数学方法，用于估计数据点的最佳拟合曲线或平面。平面拟合广泛应用于点云数据处理中的地面检测、物体表面分析等任务。

        本文将介绍如何使用PCL库实现基于最小二乘法的平面拟合算法，通过拟合点云数据中的平面，来提取出数据的平面部分。

1.1原理

        最小二乘法拟合平面模型的基本思路是，给定一组3D点云数据，