作用1：點雲分割通過（空間平面、直線、二維或三維圓、圓球、錐體等模型）進行分割。
作用2：點雲的配準對的剔除（例子：五個點雲，三個配準，利用ransac可以剔除另外兩個）
演算法簡介：從樣本中抽取乙個子集，通過該演算法最小方差對這個樣本計算出這個該模型的引數（例如模型是一條直線，那麼計算該樣本所有的點到直線的方差，綜合最短的距離就是這條直線的位置），然後所有樣本與該模型的偏差。為該模型設定乙個閾值，偏差小於閾值為內點，大於閾值為外點。
配準對的剔除存在的兩個問題，如果目標不是現實物體，閾值比較難設定，2_：迭代次數是執行期決定的，無法知道準確次數，但是可以**範圍，每次只能檢測一種模型。
**實現
#include //載入演算法
#include //載入平面模型
#include //載入球狀模型
pcl::pointcloud::ptr cloud(new pcl::pointcloud);
pcl::pointcloud::ptr inliers_cloud(new pcl::pointcloud);
pcl::sampleconsensusmodelplane::ptr model_p(
new pcl::sampleconsensusmodelplane(cloud)); //建立模型 // 根據模型迭代擬合出平面模型引數，並獲取符合其模型引數的內部點
// 用於接收所有內部點的索引
std::vectorinliers;
pcl::randomsampleconsensusransac(model_p);
// 閾值 1cm
ransac.setdistancethreshold(0.01f);
// 執行計算
ransac.computemodel();
// 獲取內點
ransac.getinliers(inliers);
// 根據索引列表拷貝點雲
pcl::copypointcloud(*cloud, inliers, *inliers_cloud);
pcl::sampleconsensusmodelsphere::ptr model_s(
new pcl::sampleconsensusmodelsphere(cloud));
/** \brief ransac (random sample consensus) main constructor
* \param[in] model a sample consensus model
*/randomsampleconsensus (const sampleconsensusmodelptr &model)
: sampleconsensus(model)
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...
隨機一致性檢測RANSAC
隨機一致性取樣ransac是一種魯棒的模型擬合 演算法，能夠從有外點的資料中擬合準確的模型。它的原理很樸素就是從樣本資料中找到具有一致性的資料，用這些資料去建立樣本的數學模型。這個一致性怎麼理解？我的理解是 如果按照聚類處理方式，一致性資料就是可以歸為一類的資料，他們最相近。俗話說 物以類聚，人以群...
隨機抽樣一致性演算法（RANSAC）
隨機抽樣一致性演算法 ransac 以下都是個人對於ransac的一些認識，可能有比較大的問題，望大家批評指正。應用的範圍 主要在散點圖中獲得乙個已知模型的引數，使得符合這個模型引數的點最多。散點圖由局內點和局外點之分，當散點在模型上時則是局內點，如果在模型外則為局外點。ransac的目標是找尋乙個...