本文主要是介绍PointCloudLib 点云Ransac拟合平面功能实现 C++版本，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
0.实现效果
左图为原始点云，右图中的红色点为拟合平面所选取的点，绿色的点为拟合平面所抛弃的点
拟合出的结果是一个平面方程。
1.算法原理
RANSAC（Random Sample Consensus，随机样本一致性）算法在拟合平面时的工作原理可以概括为以下几个步骤：
- 随机选择最小样本集：
- RANSAC算法首先会从数据集中随机选择三个点作为最小样本集。在三维空间中，三个非共线的点可以确定一个平面。
- 构建模型：
- 使用这三个随机选择的点来构建一个平面模型。这个模型就是这三个点所在的平面。
- 计算误差：
- 接着，RANSAC会计算数据集中其他所有点到这个拟合平面的距离，这个距离通常被称为每个点的误差。
- 确定内点：
- RANSAC算法会设定一个预设的阈值来判断每个点是否为内点。如果一个点到拟合平面的距离（即误差）小于这个阈值，那么这个点就被认为是符合平面模型的，并将其标记为内点（inliers）。否则，它就被认为是外点（outliers）。
- 更新模型：
- 如果当前
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