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多项式曲线表示为：
p ( x ) = p 1 x n + p 2 x 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-578434.html
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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。
算法的核心原理还是RANSAC拟合空间之嫌，具体理论可参考：Open3D——RANSAC 三维点云空间直线拟合。只是对代码稍加修改使其适用于分割点云数据中的多条直线。
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。
Open3D 点云投影到拟合平面：Python 实现详解 点云是指由大量离散的 3D 点组成的几何图形，常常用于工业检测、三维建模等领域。而拟合平面是指在点云数据中找到一个最适合的平面，该平面能够近似地拟合这些点云数据。将点云投影到拟合平面可以方便地进行分析和处理。本
圆拟合方法可分为以下步骤： 使用 SVD（奇异值分解） 找到平均中心点集的最佳拟合平面。 将均值中心点投影到新的 2D 坐标中的拟合平面上。 使用 最小二乘法 拟合 2D 坐标中的圆并得到圆心和半径。 将圆中心变换回 3D 坐标。现在，拟合圆由其中心、半径和法线向量指定。
使用open3d拟合平面并且求平面的法向量，open3d打包大概1个g的大小。 https://github.com/leomariga/pyRANSAC-3D/blob/master/pyransac3d/plane.py 用的时候发现代码的速度比open3d的慢了50ms左右。找了一圈找到方法了 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62238520 就是替换循环次数 经过测试发现，拟合的平面的精度
qquad Open3D是点云的开源处理库，支持Python或C++。其Python已有较全的教程，也可以直接使用 pip install open3d 直接进行安装，而若想在C++中调用Open3D则麻烦一些，需要满足以下条件： Open3D git源代码（本教程针对0.16.1的版本） CMake = 3.20 clang = 7 分为以下几步进行： 下载Open3D源代码
Open3d：用于3D数据处理的现代库。 Open3D 是一个开源库，支持快速开发处理 3D 数据的软件。 Open3D 前端在 C++ 和 Python 中公开了一组精心挑选的数据结构和算法。后端经过高度优化，并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。 Open3d的核心功能： 3D数据结构 3D数据处理算法
http://www.open3d.org/docs/latest/cpp_api.html http://www.open3d.org/docs/latest/getting_started.html#c http://www.open3d.org/docs/release/cpp_project.html#cplusplus-example-project https://github.com/isl-org/open3d-cmake-find-package https://github.com/isl-org/open3d-cmake-external-project https://github.com/isl-org/Open3D/releases Note: -DBUILD_SHARED_LIBS
