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本文实现矩阵奇异值分解方法的最小二乘拟合平面。原理如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-647340.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。
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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
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
本文主要介如何用SVD分解法和最小二乘法拟合平面点云，包含原理推导和代码 将空间中的离散点拟合为一个平面，就是使离散点到某个平面距离和最小的问题，可以将求解过程看作最优化的过程。 一个先验知识为拟合平面一定经过离散点的质心（离散点坐标的平均值）。平
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。
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。
Open3D 实现建筑物点云立面和平面分割提取 点云数据在现实场景中广泛应用，例如建筑物三维重建、智能交通等领域。然而，点云数据量庞大且噪声较多，因此需要对其进行处理和分析。Open3D 是一款开源的跨平台点云处理库，在点云数据预处理、三维重建和可视化等方面有着
奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD），是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或厄米矩阵基于特征向量的对角化类似。对称矩阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩
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
