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PCL：从平面模型PCL :: SampleConsensusModelPlane/PCL :: RandomSampleConsensus

你如何真正得到的（A，B，C，d）飞机模型在PCL做RANSAC之后？ PCL：从平面模型PCL :: SampleConsensusModelPlane/PCL :: RandomSampleConsensus 的例子只是演示如何提取的内围名单。我花了一些时间阅读头文件和DOxygen的参考，并cound't弄明白。直觉上我本来期望RandomSampleConsensus返回将包含平面参数Sa

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VLFeat的图像拼接在Matlab

以下是一段代码，使用RANSAC PROR到其中使用SIFT计算描述符计算单应性矩阵H之后形成两个图像的马赛克： % -------------------------------------------------------------------- % Mosaic % --------------------------------------------

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如何使用Lucas-Kanade匹配结果上的RANSAC估计单应性？

在图像匹配中，使用Matlab，我使用Lucas-Kanade算法找到了两幅图像的对应矢量，现在我必须使用RANSAC估计单应性矩阵。任何简单的方法来做到这一点？提前致谢。

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如何防止平面在xz和yz轴上的平面拟合？

我有这样的代码： SACSegmentation<PointXYZ> seg; seg.setAxis(Vector3f(0, 0, 1)); seg.setEpsAngle(0.5 * M_PI/180.0); seg.setModelType(SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshol

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RANSAC区分线和面

我试图从包含电源电缆的3D点数据集中提取平面。现在电力电缆也被作为飞机提取出来。所以我的问题是可以使用RANSAC来区分线条和平面。我可以执行基于特征值的分析，但我正在寻找一些方法来作为RANSAC算法本身的一部分执行。

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RANSAC有多行要检测

这是一个理论问题，但我想知道如何在图像中检测到多条线时如何随机选择点。在我迄今看到的大多数例子中，似乎只有一行要被检测到，而且看起来很容易。但是，我不确定它是如何扩展以检测多个点的多条线。

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卢卡斯 - 卡纳德算法与RANSAC

我想申请卢卡斯卡纳德算法，然后使用其结果应用RANSAC算法。是否可以将两者一起使用？我在MATLAB编码。

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平面分割和平面拟合之间的区别

我最近一直在研究一个项目，以至于我必须在3D网格中检测墙壁，地板和天花板。在做了一些研究之后，我已经能够使用RANSAC算法检测地板和墙壁的某些部分。我只是想知道是否有人能够解释平面拟合和平面分割之间的差异，因为它们似乎都会导致包含地板的点云？

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特征检测算法的实现

我是相当新的编程，并想知道如何开始实施在C++下面的算法，给定一个二进制图像，其中与强度255像素显示边缘和像素，强度0显示背景，查找图像中长度大于n像素的线段。 t是一个计数器，显示没有找到一行的迭代次数，tm是退出程序之前允许的最大迭代次数。让t=0。从图像中随机取两个边缘点，并通过它们找到通过的线的方程。查找m，图像中其他边缘点的数量在行的距离d像素内。如果m > n，转到步骤

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为什么RANSAC每次在同一个点云上运行时会给我不同的结果？

我正在试验RANSAC算法，即本文中的RANSAC实现：http://cg.cs.uni-bonn.de/en/publications/paper-details/schnabel-2007-efficient/ 我使用的代码基础是作者提供的。我试图将物体，比如用Kinect 1获得的杯子分割成原始形状。我的问题是，每当我在相同的物体点云上运行原始形状检测时，我会得到不同的结果，就像一次运行，