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PCL点云处理之M估计样本一致性(MSAC)平面拟合(二百三十六)

PCL点云处理之M估计样本一致性(MSAC)平面拟合(二百三十五六)

  • 一、算法介绍
  • 二、使用步骤
    • 1.代码
    • 2.效果

一、算法介绍

写论文当然用RANSAC的优化变种算法MSAC啊,RANSAC太土太LOW了哈哈
在这里插入图片描述

MSAC算法(M-estimator Sample Consensus)是RANSAC(Random Sample Consensus)的一种变种,用于参数估计和模型拟合。下面简单介绍一下MSAC算法以及它与RANSAC算法的一些区别:

RANSAC算法:

RANSAC通过随机选择样本集合来估计模型参数,然后根据拟合误差和阈值来判断哪些点属于内点(inliers),并用这些内点重新估计模型参数。
RANSAC对于数据中存在噪声和离群值时表现较好,但在高离群率情况下可能性能下降。

MSAC算法:

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