PCL RANSAC模型拟合。如何初始化模型参数？

Question

我正在阅读PCL的教程，内容是 平面分割因为我想在一个非常大且密集的大点云中找到三维圆。

我已经知道了圆的中心、半径和方向的近似值，但我至今没有找到任何方法来告知 SACSegmentation 这个事实的对象。我也可以命名3个inliers来计算初始值，但我也没有找到一种方法来做到这一点。

我的点云非常大(10-20M点)，所以仅仅是随机样本可能会很麻烦，尤其是我已经或多或少地知道参数值应该是什么，只是想优化它们。

问题是 如何设置样本共识优化程序的起点？

Answer 1

要分割和优化模型

1. 设置 SACSegmentation::setOptimizeCoefficients(true)
2. 使用 SACSegmentation::segment 其中吸纳 初步估计 (或使用最终的模型进行分割，如果优化系数被设置为假)

你可以在这里提供你的猜测。根据使用的优化方法，你可以减少计算负荷。