目录
- 一、算法原理
- 1、论文概述
- 2、参考文献
- 二、代码实现
- 三、结果展示
- 四、测试数据
本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的GPT爬虫。
一、算法原理
1、论文概述
针对点云数据含有异常值且传统拟合方法拟合结果不理想的情况，本文提出一种随机抽样与特征值法相结合的稳健点云平面拟合方法。首先利用随机抽样一致性算法按照设定阈值将异常值划分为局外点，不断迭代剔除局外点，保留含有局内点最多的点云数据，然后利用特征值法对该点云数据进行平面拟合。本文设计实验，针对含有不同异常值的点云数据，分别利用特征值法、最小二乘法与本文方法对包含异常值的点云数据进行平面拟合计
