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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）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_44329757/article/details/137092961 2024/11/16 15:00:14

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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