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PCLでランサックを実行した後、実際に(a、b、c、d)平面モデルを取得するにはどうすればよいですか?

PCL: pcl::SampleConsensusModelPlane / pcl::RandomSampleConsensus から平面モデルを取得します

例は、インライアのリストを抽出する方法のみを示しています。ヘッダー ファイルと DOxygen リファレンスを読むのに時間を費やしましたが、よくわかりませんでした。直観的には、RandomSampleConsensus がプレーン パラメーターを含む SampleConsensusModelPlane を返すことを期待していましたが、そのクラスにはデータ メンバーが含まれていないようです。

本当に明白な何かが欠けているように感じます。

Lucas Kanade アルゴリズムを適用し、その結果を RANSAC アルゴリズムの適用に使用したいと考えています。両方を併願することは可能ですか？私はMATLABでコーディングしています。

画像マッチングでは、Matlab を使用して、Lucas-Kanade アルゴリズムを使用して 2 つの画像の対応ベクトルを見つけました。次に、RANSAC を使用してホモグラフィ行列を推定する必要があります。それを行う簡単な方法はありますか？前もって感謝します。

私は最近、3Dメッシュで壁、床、天井を検出する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。いくつかの調査を行った後、RANSAC アルゴリズムを使用して床と壁の一部を検出することができました。どちらも床を含む点群になるように見えるため、平面フィッティングと平面セグメンテーションの違いを誰かが説明できるかどうか疑問に思っていましたか?

SIFT を使用して、次のように 2 つの画像の特徴点を検出、記述します。

上記のコードでは、findFundamentalMat()外れ値を削除するために使用していますが、結果のimg1とimg2には、まだいくつかの不適切な一致があります。画像では、それぞれの緑色の線が、一致した特徴点のペアを結んでいます。赤いマークは無視してください。私は何か間違っていることを見つけることができません。前もって感謝します。

私はこのコードを持っています:

軸と epsAngle はまったく何もしていないようです。センサーが壁に十分に近づいて、壁が地面よりも多くのポイントを持っている場合でも、点群は壁を拾います。私は点群を xyz 点データから明示的に構築しているため、sensor_origin_ や sensor_orientation_ などの PointCloud メンバー変数は設定されていない可能性があります (PointCloud がデフォルトで何かを設定しない限り)。これが私の問題の根源でしょうか？それとも私は何か他のことを間違っていますか？

この問題について私が見た他の投稿はすべて、私がすでに行っている eps 角度の設定を提案しています。私はあなたの助けに感謝します！