目錄

一、概述

1.1原理

1.2實(shí)現(xiàn)步驟

1.3應(yīng)用場景

二、代碼實(shí)現(xiàn)

2.1關(guān)鍵函數(shù)

2.1.1 基于RANSAC的誤匹配點(diǎn)對提出函數(shù)

2.1.2 點(diǎn)云可視化函數(shù)

2.2完整代碼

三、實(shí)現(xiàn)效果

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PCL點(diǎn)云算法匯總及實(shí)戰(zhàn)案例匯總的目錄地址鏈接：

PCL點(diǎn)云算法與項目實(shí)戰(zhàn)案例匯總（長期更新）

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一、概述

        在點(diǎn)云配準(zhǔn)中，誤匹配的點(diǎn)對會嚴(yán)重影響配準(zhǔn)的效果。RANSAC（隨機(jī)采樣一致性）是一種魯棒的算法，用于從數(shù)據(jù)集中識別內(nèi)點(diǎn)并去除異常點(diǎn)。在點(diǎn)云配準(zhǔn)中，RANSAC可以用于提出誤匹配的點(diǎn)對，只保留滿足幾何一致性的點(diǎn)對，從而提高配準(zhǔn)的精度。

1.1原理

        RANSAC通過迭代隨機(jī)采樣，估計出模型參數(shù)，并將大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為噪聲或誤匹配點(diǎn)。通過設(shè)定閾值和迭代次數(shù)，