目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 计算FPFH特征

2.1.2 RANSAC配准

2.1.3 可视化点云

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        RANSAC（Random Sample Consensus）是一种通过迭代来估计数据集内数学模型参数的算法，用于处理包含大量离群点的场景。在点云配准中，RANSAC算法可以在未知的条件下配准两个不同视角的点云，找到最佳的匹配变换矩阵。本文结合FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征计算和改进的RANSAC算法，实现点云的粗配准。

1.1原理