对平面度进行计算和构造拟合平面等算法，从而求出点到平面的距离和平面到平面之间的距离。

给定平面方程 z = a*x + b*y + c，planefit 执行为 C = planefit(x,y,z)，求解系数 C = [abc]。 Planefit 没什么特别的，它只是设置并让 MATLAB 解决最小二乘问题来求解系数 - 一个方便的效用函数。

最小二乘法拟合平面

提出了一种基于空间平面分割和投影变换的光场图像拼接算法。依据光场深度信息对目标场景进行平面拟合和分割,并根据颜色信息利用马尔可夫模型对分割结果进行了优化。利用不同视点间的光流信息求解投影变换矩阵，将对应的分割区域投影变换到同一视点。通过计算最小缝合线拼接重叠区域，并采用泊松优化的方法融合拼接区域。实验结果表明，所提算法能够生成大视野的光场图像，且光场中光线对齐准确，无明显几何畸变。

在vc6.0环境下编译的一个简单的最小二乘平面拟合程序，压缩包中是一个完整的工程

基于主成分分析的点云平面拟合——测试数据

常规的特征保持点云精简方法需计算全部点云的微分信息，但直接计算高密度或含噪点云的微分信息存在一定偏差，导致点云精简效果不佳。提出一种基于栅格动态划分的点云精简方法。首先对模型进行空间栅格初划分，利用随机采样一致性算法剔除栅格内的干扰点，然后采用最小二乘法对剩余点进行平面拟合并计算平整度值，根据平整度值判别该栅格是否细分，将平坦区域压入大间距栅格内，特征丰富区域划分至小栅格中。针对小栅格内的点引入高斯函数降低远距离点对特征识别贡献的权重，综合曲面变化度和邻域法向量夹角信息共同识别特征点并保留，大栅格内的点根据栅格间距大小采用不同的采样率采样。与随机采样法、栅格法、曲率精简法对比实验结果表明，该方法能较好地保持模型细微特征且避免孔洞的出现，精简后模型的最大偏差为1.502 mm，远小于其他三种方法；随着噪声强度的增加，本文方法的精简误差相对较小且变化平缓，在35 dB噪声下，平均偏差仅为随机采样法和栅格法的40%，曲率精简法的50%。

吡喃二酸 带有线拟合示例和平面拟合示例的RANSAC算法的python实现。

利用点云库PCL，使用VS2015完成的C++代码，测试文件（.obj）已经在本站上传资源，供大家交流，如有问题欢迎多提宝贵意见 对于不平整表面，利用ransac平面拟合，然后将三维不平整表面近似为一个平面，并将表面上的点投影到该平面，并进行显示 详见本人博客

Hi~ 可私信我了解后再进行下载~ 1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： */********************************* * @文档名称: 基于点云的平面拟合。 * @作者: hugo * @版本: 1.1 * @日期: 2021-6-16 * @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。 **********************************/* read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif') xResolution:=0.06 yResolution:=0.06 zResolution:=0.001 ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution] rateLowRemove:=0.1 rateHighRemove:=0.1 dev_get_window (WindowHandle) *采样区域1 create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, 'color', 'red') set_drawing_object_params (DrawID, 'line_width', 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) ......... TransPose := [0,0,d,0,0,0,0] rigid_trans_object_model_3d (SampledObjectModel3D1, TransPose, _SampledObjectModel3D1) rigid_trans_object_model_3d (ObjectModelPlane1, TransPose, _ObjectModelPlane1) create_pose (0, 0, Mean/2, 180, 0, 0, 'Rp+T', 'gba', 'point', Pose1) *visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_ObjectModelPlane1,_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2], [], [Pose1], [], ['intensity','lut','lut'], ['&litude','sqrt','sqrt'], '', 'Edited by AmazingRobot+ ' , PoseOut) visParamName := ['intensity_1','color_0','color_2','alpha_0'] visParamValue := ['coord_z','red','yellow',0.5] visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2,_ObjectModelPlane1], [], [], visParamName, visParamValue, 'Edited by AmazingRobot+', [], '', PoseOut) stop () 谢谢您的信任~