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创网站永久免费建站,wordpress怎么做资料库,高端营销型企业网站建设,黄石网站建设流程使用 RANSAC(Random Sample Consensus)算法对点云进行多个平面的分割,并进行可视化。下面是对代码的逐行解释: pcd = o3d.io.read_point_cloud(xxx.pcd):从文件中读取点云数据,并将其存储在变量 pcd 中。 segment = []:创建一个空列表,用于存储分割结果的点…使用 RANSAC(Random Sample Consensus)算法对点云进行多个平面的分割,并进行可视化。下面是对代码的逐行解释: pcd = o3d.io.read_point_cloud("xxx.pcd"):从文件中读取点云数据,并将其存储在变量pcd中。 segment = []:创建一个空列表,用于存储分割结果的点云片段。 min_num = 15:每个分割直线所需的最小点数。 dist = 0.1:RANSAC 分割的距离阈值。 iters = 0:用于统计迭代次数,初始值为 0。 while len(pcd.points) min_num::进入一个循环,在剩余点云中仍然存在足够的点数时进行迭代。 points = np.asarray(pcd.points):将点云数据转换为 NumPy 数组,以便传递给 RANSAC 分割算法。 plano1 = pyrsc.Plane():创建一个 Plane 对象,用于进行平面拟合。 best_eq, inliers = plano1.fit(points, thresh=dist, maxIteration=100):使用 RANSAC 算法拟合平面,并返回最
http://wiki.neutronadmin.com/news/20084/

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