主要内容

PCFitsphere.

适合球体到3-D点云

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句法

Model = PCFitsphere（PtCloudin，MaxDistance）
[型号，inlierindices，outierIndices] = PCFitsphere（PTCloudin，MaxDistance）
[___，意思= pcfitsphere（ptcloudin，maxdistance）
[___] = pcfitsphere（___，名称，价值）

描述

例

模型= pcfitsphere（ptcloudin那Maxdistance.）适合与距离Inlier点到球体的最大允许距离的点云。该函数返回描述球体的几何模型。

该函数使用M估算器样本共识（MSAC）算法来找到球体。MSAC算法是随机样本共识（RANSAC）算法的变体。

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

[___那意思是] = pcfitsphere（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。

[___] = pcfitsphere（___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

加载数据文件。

加载（'Object3d.mat'）;

显示原始点云。

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

为球形配件设置最大点对角距离1cm。

maxdistance = 0.01;

设置ROI以约束搜索。

ROI = [-INF，0.5,0.2,0.4,0.1，INF];Sampleindices = FindPointsinroi（Ptcloud，ROI）;

检测球体，地球，并从点云中提取它。

[Model，Inlierindices] = PCFitsphere（PTCloud，MaxDistance，......'Samemindices'，样品暗物典）;Globe = Select（PtCloud，Inlierindices）;

绘制地球。

保持上情节（模型）

图PCSHOW（GLOBE）标题（“全球点云”）

输入参数

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点云，指定为apointcloud.目的。

从Inlier点到球体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|双

名称值对参数

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

例：'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。空向量意味着所有点都是候选人来在Ransac迭代中采样以适合球体。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”置信度'和表示百分比的数字标量在范围内[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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球体的几何模型，作为一个返回Spheremodel.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。

参考资料

[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。

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话题

在R2015B中介绍

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