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RANSAC拟合平面，采用的是不共线的三个点确定一个平面，据以实现原理见：PCL 三点确定一个平面原理及代码文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-542151.html
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第一部分：RANSAC算法与其应用 在我们的日常生活和多个领域中，如机器学习，计算机视觉，模式识别等，处理数据是一个非常重要的任务。尤其是当我们需要从嘈杂的数据中获取信息或拟合模型时。有时候，数据可能包含异常值或噪声，这可能会对我们的结果产生重大影响。
统计滤波在PCL里有现成的调用函数，具体算法原理和实现代码见：PCL 统计滤波器。为充分了解统计滤波算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现并在计算的过程中加入多线程并行，提高算法效率。
欧式聚类PCL里经典的点云聚类分割算法，具体算法原理和实现代码见：PCL 欧式聚类分割。为充分了解算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。 注意： 该算法的实现过程中，加入多线程可能会得到错误的结果。因此，未进行多线程
区域生长分割是PCL里经典的点云聚类分割算法，具体算法原理和实现代码见：PCL 区域生长分割。为充分了解算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。 注意： 该算法的实现过程中，加入多线程可能会得到错误的结果。因此，未进行
RANSAC（Random sample consensus，随机采样一致）是3D点云拟合的一种重要的手段，可以对直线、圆、平面，圆球、圆柱等形状的点云进行拟合，其优点在于可以最大程度上减少噪声点对拟合效果的影响。 RANSAC各种类型拟合的计算原理基本类似。 1，进行随机抽样，如直线，就随机找
计算点云法向量和表面曲率是PCL里的经典算法之一，具体算法原理和实现代码见：PCL 计算点云法向量并显示。为充分了解算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。 注意： PCL中的算法邻域搜索只能是K近邻搜索或半径搜索，无法实现
使用PCL分割提取多个球体，其核心原理仍然是RANSAC拟合球面，这里只是做简单修改，适用于提取多个球体。具体实现原理见：PCL RANSAC拟合空间3D球体。
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将一个平面与一个从内点到平面的最大允许距离的点云相匹配。该函数返回描述平面的几何模型。该函数采用 M- 估计量样本一致性(MSAC)算法求解平面。MSAC 算法是随机样本一致性(RANSAC)算法的一个变体。 对具体的函数和内部参数进行介绍说明 model = pcfitplane(ptCloudIn,maxDistance)
算法的核心原理还是RANSAC拟合平面，具体理论可参考：Open3D 使用RANSAC分割平面。只是对代码稍加修改使其适用于分割点云数据中的多个平面。
