Computer vision RANSAC设置：关于参数、原语和迭代的几个问题

RANSAC设置：关于参数、原语和迭代的几个问题-

在分割3D点云时，如何在RANSAC中确定每个基本体的最小支撑点数量

此外，在5个基本体中：平面、球体、圆锥体、圆柱体、圆环体，应选择哪些基本体以及如何选择

RANSAC中的最大迭代次数是如何确定的

参考： 施纳贝尔、鲁文、罗兰·瓦尔和莱因哈德·克莱因。“用于点云形状检测的高效RANSAC”，计算机图形学论坛。第26卷。二号。布莱克威尔出版有限公司，2007年

每个基本体的最小支持点数取决于基本体本身的类型：它是拟合基本体并恢复其参数所需的最小点数。在某些情况下，此最小点数还取决于用于从支持点恢复实例化原语参数的实际方法

例如：

• 平面：3点就足够了

• 球体：4点就足够了

• 圆柱体：3个点可以工作（找到点的平面并拟合一个圆，圆柱体的轴是穿过圆心的平面的法线）

• 圆锥体：4个点可以工作（找到前三个点的平面并像前面一样拟合一个圆，使用第四个点找到圆锥体的坡度）

这将取决于在输入点云中预期会发现什么：如果没有圆锥体或圆环体，则不尝试拟合圆锥体或圆环体是有意义的。仅从平面开始，然后扩展到球体和圆柱体将是一个良好的开端

迭代次数基于期望的置信度和对输入线比率的估计或猜测（参见：标准公式）

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最初的Fischler和Bolles论文也对参数选择进行了出色的讨论（论文本身集中于2D->3D案例）@user3146587随机选择的3个点不太可能落在垂直于圆柱体轴线的平面上，不是吗？@DavidDoria这些只是回答问题1的简单示例。从3个点获得合理初始估计值的可能性还取决于点云的获取方式（采样、噪声等），此外，采样过程可能会偏向于特定点的选择。使用基本RANSAC无法处理实际数据。我建议你看看PROSAC或先发制人赎金（）