PCFitplane.

适合飞机到3-D点云

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句法

Model = PCFitplane（PTCloudin，MaxDistance）
Model = PCFitplane（PTCloudin，MaxDistance，参考矢量）
Model = PCFitplane（PTCloudin，MaxDistance，参考矢量，Maxangulardistance）
[型号，inlierindices，outierIndices] = PCFitplane（PTCloudin，MaxDistance）
[___，意思= pcfitplane（ptcloudin，maxdistance）
[___] = PCFitplane（PTCloudin，MaxDistance，Name，Value）

描述

模型= PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.）适用于一个点云的平面，该点云具有从Inlier点到平面的最大允许距离。该函数返回描述平面的几何模型。

此功能使用M-Everialator样本共识（MSAC）算法来找到平面。MSAC算法是随机样本共识（RANSAC）算法的变体。

模型= PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.那参考矢量）适用于一个点云的飞机，该云具有由1-by-3指定的其他方向约束参考矢量输入。

例子

模型= PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.那参考矢量那maxangulardistance.）适合具有指定最大角度距离的点云的平面。

[模型那inlierindices那uterierindices] = PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.）另外，在点云输入中的Inlier和异常值返回线性索引。

[___那意思是] = PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.）另外，使用任何前面的语法返回模型到模型的距离的平均误差。

例子

[___] = PCFitplane（ptcloudin那Maxdistance.那名称，价值）使用一个或多个指定的其他选项名称，价值对论点。

例子

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打开直播脚本

加载点云。

加载（'Object3d.mat'）

显示并标记点云。

图pcshow（ptcloud）xlabel（'x（m）'）ylabel（'y（m）'）Zlabel（'z（m）'） 标题（'原始点云'）

设置平面配件的最大点对平面距离（2cm）。

maxdistance = 0.02;

设置平面的常规矢量。

参考矢量= [0,0,1];

将最大角度距离设置为5度。

maxangulardistance = 5;

检测第一平面，表格，并从点云中提取它。

[Model1，Inlierindices，OutierIndices] = PCFitplane（PTCloud，......Maxdistance，CaperencVector，Maxangulardistance）;Plane1 = SELECT（PTCLOUD，INLIELINDICES）;保留= select（ptcloud，countierindices）;

设置感兴趣的区域以限制对第二架飞机，左壁的搜索。

ROI = [-inf，INF; 0.4，INF; -INF，INF];Sampleindices = findpointsinroi（仍然是vTond，ROI）;

检测左壁并从剩余点云提取它。

[model2，Inlierindices，OutierIndices] = PCFitplane（保留了vercloud，......Maxdistance，'Samemindices'，样品暗物典）;Plane2 = SELECT（保留为止，INLIERINDICES）;保留= SELECT（保留为止，outlierIndices）;

绘制两个平面和剩下的点。

图pcshow（平面）标题（'第一架飞机'）

图pcshow（平面）标题（'第二架飞机'）

图pcshow（保留了）标题（'剩下的点云'）

输入参数

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点云，指定为apointcloud.目的。

从Inlier点到平面的最大距离，指定为标量值。指定与您正在使用的单位为点云的单位的距离。

数据类型：单身的|双倍的

参考方向约束，指定为1×3向量。

数据类型：单身的|双倍的

拟合平面的正常矢量与参考方向之间的最大绝对角距离，指定为度数的标量值。

数据类型：单身的|双倍的

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值论点。姓名是参数名称和价值是相应的价值。姓名必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

例子：'Samemindices'那[]。

输入点云中样本点的线性指标，指定为由“逗号分隔的对”Samemindices.'和一列向量。空载体意味着所有点都是候选人在Ransac迭代中采样以适合飞机。指定子集时，仅采样子集中的点以适合模型。

提供一个点的子集可以显着加速过程并减少试验的数量。您可以使用索引矢量使用findpointsinroi.方法的方法pointcloud.目的。

用于查找inliers的最大随机试验次数，指定为由“逗号分隔的配对”maxnumtrial'和一个积极的整数。增加此值使输出更强大但增加了额外的计算。

寻找最大inliers的信心百分比，指定为由“逗号分隔的对”信心'和一个数字标量，在范围内[0 100]。增加此值使输出更强大但增加了额外的计算。

输出参数

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飞机几何模型，作为一个返回PlaneModel.目的。

当输入点云不包含足够的有效点时，或者当函数无法找到足够的inlier点时，输出模型的系数被设置为零。

输入点云中Inlier点的线性指标，作为列向量返回。

输入点云中的异常值点的线性指标，作为列向量返回。

Inlier点到模型的距离的平均误差，作为标量值返回。

参考

[1] Torr，P.H. S.和A. Zisserman。“MLESAC：一种具有应用于估计图像几何的新的强大估算器。”计算机视觉和图像理解。2000年。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

也可以看看

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话题

在R2015B中介绍

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与Matlab引入深度学习

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