点云平面拟合

LiDAR点云4 个月前
python·pca·点云平面拟合
基于主成分分析(PCA)的平面拟合（python）主成分分析（PCA）可以用来从点云数据中找到最佳拟合平面。PCA 的基本思想是通过变换坐标系，使得数据在新坐标系下的方差最大。对于二维数据，这通常意味着找到数据的最大变异性方向；对于三维数据，PCA 可以找到两个最大的变异方向，这两个方向构成了最佳拟合平面。