基于open3d的图像分割

基础原理

ANSAC算法基于大数定律，通过概率的方式进行拟合。以RANSAC平面分割为例，考虑到三个点可以确定一个平面，RANSAC算法会随机选择三个点来构建一个平面，并通过判断点云中有多少个点落在这个平面上来评估平面的正确程度。当随机抽样的次数足够多时，我们可以较大概率获得所需的平面。平面方程可表示为：Ax + By + Cz + D = 0。

在点云处理中，open3d是一个常用的开源库，它提供了丰富的点云处理功能，包括点云分割。

open3d中的RANSAC分割平面函数为segment_plane，主要包含三个参数：

• distance_threshold：定义一个点到估计平面的最大距离，距离内的点被认为是内点（inlier）。

• ransac_n：定义用于随机抽样估计平面的点的个数。

• num_iterations：定义随机平面采样和验证的频率（迭代次数）。

• segment_plane函数会返回平面方程（A, B, C, D）以及内点索引的列表。

代码示例

pcd.paint_uniform_color(color=[0.5, 0.5, 0.5])

plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=8, ransac_n=10, num_iterations=1000)
[A, B, C, D] = plane_model
print(f"Plane equation: {A:.6f}x + {B:.6f}y + {C:.6f}z + {D:.6f} = 0")
colors = np.array(pcd.colors)
colors[inliers] = [0, 0, 1]  # 平面内的点设置为蓝色
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors)


inlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers)
inlier_cloud.paint_uniform_color([0, 0, 1])
outlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers, invert=True)

#显示去除极上极下分割后的图形
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud],window_name="去除极上极下的图") 

示例图像