迭代最近点算法(ICP)
<!DOCTYPE HTML> 初始化 选择一个初始的变换（通常是平移和旋转），将一个点云数据集对齐到另一个点云数据集。 ...
算法
统计滤波器（去噪）
在处理三维点云数据时，统计滤波器（Statistical Outlier Removal, SOR） 是一种常见的去噪技术，用于去除点云中的离群点或噪声点。该滤波器基于统计分析的方法，通过分析点云中每个点的局部邻域，计算其与邻居之间的距离，并通过设定阈值来判断是否将该点视为异常点。 ...
随机样本一致性算法（RANSAC）
该算法常用于拟合模型并从包含噪声的数据中识别出合适的模型。 它的主要思想是通过随机抽样的方式从数据集中选择一组数据样本，然后利用这些样本拟合模型，并根据一致性原则判断模型的质量，最终选择最优的模型。 ...
PCA主成分分析算法
PCA （Principal Component Analysis，主成分分析）算法在点云的平面分割中可以用于识别主要方向，从而推断出可能的平面方向。基本思路是通过 PCA 找到点云数据在主方向上的特征向量，然后利用这些特征向量来确定平面方向。 ...
DBscan算法
<!DOCTYPE HTML> DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种常用于空间数据聚类的算法。它基于以下两个重要概念： ...
K-mean算法
<!DOCTYPE HTML> K 均值（K-means） 算法是一种常用的聚类算法，它将数据集中的样本分成 K 个簇，使得每个样本点都属于离它最近的簇的中心点所代表的簇。 ...