一、简介

  1. 从输入点随机选取样本;
  2. 为选定的样本拟合形状;
  3. 计算形状的内部点数,判断内部点云是否在用户指定的形状误差容限范围内。

对于非常大的点集,在针对输入数据测试所有可能的候选形状以找到最大形状时,原始的RANSAC方法是不实用的。因此CGAL中实现了一种高效RANSAC方法,该方法背后的主要思想是根据输入数据的子集测试候选形状。构造形状候选项,直到错过最大候选项的概率低于用户指定的阈值。重复提取最大的形状,直到没有更多的形状,限制在覆盖最小数量的点,将会被提取。

05-25 14:30