pcl中所列有兩個ransac與lmeds兩種取樣方法，原理在這裡不做詳細介紹了。但是涉及到如何將分割的物件單獨儲存出來，以及使用不同顏色進行顯示，官網上介紹比較少。現給出乙個案例，進行講解，以ransac探測平面為例，其他的以及lmeds不再做詳細介紹。
//ransac探測多個平面
#include#include #include #include #include //隨機引數估計方法標頭檔案
#include //模型定義標頭檔案
#include //基於取樣一致性分割的類的標頭檔案
#include #include #include#include#includeusing namespace std;
int getrandomnumber()
void main()
while (!viewer.wasstopped())
}
提取三個平面的效果圖：
提取兩個平面效果圖
PCL RANSAC取樣一致性演算法
在計算機視覺領域廣泛的使用各種不同的取樣一致性引數估計演算法用於排除錯誤的樣本，樣本不同對應的應用不同，例如剔除錯誤的配準點對，分割出處在模型上的點集，pcl中以隨機取樣一致性演算法 ransac 為核心，同時實現了五種類似與隨機取樣一致形演算法的隨機引數估計演算法，例如隨機取樣一致性演算法 ran...
強一致性 弱一致性 最終一致性
這種方式在es等分布式系統中也有體現，可以設定主shard提交即返回成功，或者需要replica shard提交成功再返回。提到分布式架構就一定繞不開 一致性 問題，而 一致性 其實又包含了資料一致性和事務一致性兩種情況，本文主要討論資料一致性 事務一致性指acid 複製是導致出現資料一致性問題的唯...
RANSAC 隨機取樣一致性演算法
ransac範例的正式描述如下 首先，要給定 1乙個模型，該模型需要最少n個資料點去例項化它的自由引數 2一組資料點p，p中包含資料點的數量 p 大於n。然後，從p中隨機地選擇n個點 組成p的乙個子集s1 並例項化這個模型 構造成m1 接下來，利用例項化的模型m1去測定p中點的某個子集s1 這些點相...