# 使用 RANSAC 进行平面拟合的 Java 实现
在三维空间中，平面拟合是一个常见的问题，尤其是在计算机视觉和机器人学领域。这里，我们将介绍 RANSAC（随机采样一致性算法）的方法，并使用 Java 进行平面拟合的实现。我们从 RANSAC 的原理开始，然后逐步进入代码示例。
## 什么是 RANSAC？
RANSAC 是一种迭代方法，用于从包含离群点的数据中估计数学模型。其基本思想
原创
2024-10-12 04:57:03
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目录 流程图：哈尔特征harr 积分图 AdaBoost级联分类器SURF原理（1）构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间黑塞矩阵图像金字塔高斯金字塔DOG金字塔 尺度空间（2）利用非极大值抑制初步确定特征点非极大值抑制（3）精确定位极值点 三维线性插值法（4）选取特征点的主方向（5）构造surf特征点描述算子 （6）特征点匹配代码
写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
曲平面拟合一、基于engine实现的曲面拟合案例（曲面方程：z=ax**2+by**2+cxy+dx+ey+f）二、基于opencv实现的平面拟合案例（加入了随机抽样一致性思维，剔除异常点） 背景： 在图像处理邻域常常都会用到直线、曲线、平面、曲面的拟合任务，以方便基于拟合的直线、曲线、平面、以及曲面去扩展到各种图像处理任务之中。关于各种拟合，目前多使用基于最小二乘法的方式去实现，具体的工具库有
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2024-06-28 00:22:36
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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ACM算法分类：http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html一: 拟合一个平面：使用SVD分解，代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为： Ax+By+Cz+D=0;
则有： 平面法向量为n=（A,B,C）.第一种方法： 对于空间中n个点（n3） 空间中的离散点
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2013-12-23 16:11:00
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在二维平面内，已知共点的多条线基本可以通过解析几何的方法将点求出。但是在计算机中，由于浮点数等计算误差，导致多条线中相交的点不在同一位置。另外，在现实情况中，测距、测坐标等传感器所带来的误差，将多条线本应共点的位置出现偏差，给数据融合带来麻烦。此篇通过利用matlab中拟合及优化的方法，来将本应共点的多条线优化出来。若有不对及可以改进的地方，请大家多多指正。欧几里得空间中二维平面两直线交点首先，利
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2024-05-08 22:19:31
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Ransac算法算法简化思路第一步：假定模型（如直线方程），并随机抽取\(s\)个（以2个为例）样本点，对模型进行拟合：第二步：由于不是严格线性，数据点都有一定波动，假设容差范围为：\(\varepsilon\)，找出距离拟合曲线容差范围内的点，并统计点的个数：第三步：重新随机选取s个点，重复第一步~第二步的操作，直到结束迭代：第四步：每一次拟合后，容差范围内都有对应的数据点数，找出数据点个数最多
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2024-10-29 19:45:14
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创建全景图在同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的 。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像来 创建全景图像。在本节中，我们将探讨如何创建全景图像。RANSAC RANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”（随机一致性采样）的缩写。该方法是 用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。给定一个模型，例如点集之间 的单应性矩阵，
二、最小二乘面拟合对空间中的一系列散点，寻求一个近似平面，与线性最小二乘一样，只是变换了拟合方程：使用平面的一般方程：Ax + By + CZ + D = 0可以令平面方程为： 由最小二乘法知： 同样分别取 a0,a1,a2的偏导数： 即是： 换算为矩阵形式有：&
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2023-08-16 16:41:10
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1、本文环境 Mac OS版本12.3.1 OpenCV版本4.6.02、OpenCV的安装2.1、首先检查下是否已经安装了cmakecmake --version若没有安装，执行命令：brew install
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2024-04-30 17:24:42
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OpenCV基本操作 1 图像的IO操作这里我们会给大家介绍如何读取图像，如何显示图像和如何保存图像。1.1 读取图像APIcv.imread()参数：要读取的图像读取方式的标志cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的
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2024-04-30 07:31:36
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在了解了最小二乘法的基本原理之后python_numpy实用的最小二乘法理解，就可以用最小二乘法做曲线拟合了1.直线拟合直线拟合已知图中拟合数据的坐标，对图中的拟合数据进行直线拟合。依旧使用最小二乘法求解Ax=b——————1无解下的最优解。已知点的个数为n，所求直线的方程为y1=ax1+b，A由方程右边的a，b的系数构成构成(nx2)的矩阵,每行为(x1,1)，b由已知点的y1坐标构成矩阵(nx
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2023-10-30 22:26:27
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RANSAC平面拟合理论和代码—PCL源码笔记RANSAC平面拟合的原理，首先知道如何定义平面，求平面的方程，求平面的法向量，以及求点到平面的距离。 其次，需要了解RANSAC的原理和公式。一、平面相关定义我们知道 是平面方程的定义。 我们知道，三个点是可以形成一个平面的，因此如果给定三个点，假设， 求这三个点所形成的平面，可根据以下步骤:求两点之间的向量 求两向量的向量积，即所得向量积即为平面
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2024-03-11 16:27:11
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OpenCV学习<一>一.图像基本操作1.1使用的库cv2 matplotlib numpy正常直接导入即可import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np1.2数据读取-图像例程：将如图导入展示并保存 import cv2
import matplotlib.p
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2024-04-25 14:25:28
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# Python平面拟合实现指南
## 一、整体流程
### 步骤表格
```mermaid
journey
title Python平面拟合实现指南
section 开始
初始化
section 数据准备
读取数据
数据预处理
section 平面拟合
使用库函数进行拟合
自定义
原创
2024-03-12 04:17:06
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0 引言最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法，点云平面提取采用的算法如下。1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍（1）点云下采样 1. 参数：leafsize 2. 意义：Voxel Grid的leafsize参数，物理意义是下采样网格的大小，直接影响处理后点云密集程度，并对后期各种算法的处理速度产生直接影响。 3. 值越大，点云
常见的平面拟合方法一般是最小二乘法。当误差服从正态分布时，最小二乘方法的拟合效果还是很好的，可以转化成PCA问题。 当观测值的误差大于2倍中误差时，认为误差较大。采用最小二乘拟合时精度降低，不够稳健。 提出了一些稳健的方法：有移动最小二乘法（根据距离残差增加权重）；采用2倍距离残差的协方差剔除离群点
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2016-11-25 15:25:00
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测试环境：opencv3.1.0 + Visual Studio 2015 + win7 64位 opencv中有3中方法可以访问/修改图像的像素值，分别为：1. 指针访问2. 迭代器iterator3.  
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2024-03-24 16:01:57
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