鉴于一个点云,找到最接近平面的最佳方法是什么,这个平面相当准确但又足够快?
我搜索了最近的飞机但找不到任何相关信息。
我想用它来将它们捕捉到这个平面。
答案 0 :(得分:5)
答案 1 :(得分:1)
我认为你也可以使用主成分分析来做到这一点:
计算积分的平均值:
C = (0,0,0);
for each point Ri in your dataset,
{ C += Ri; }
C = C * 1.0 / npoints;
计算积分的协方差矩阵:
A = zeros(3,3);
for each point Ri in your dataset,
{
D = Ri - C;
A += D*D'; // outer product
}
计算A,A_inv:
的倒数 A_inv = inv(A)
通过重复将A_inv应用于随机初始向量来执行功率迭代:
N = random vector.
for i=1:20 (or so)
{
N = A_inv*N;
N = normalize(N);
}
从原点到平面的偏移是k =点(N,C)。描述您的平面的等式是所有点R,使得k =点(N,R)。