数据集上的方形拟合
Square fitting on a dataset
我有一组二维点。
这些点基本上是通过扫描一个正方形长方体（如果那是东西？）而形成的，并且可以旋转。所以形成的点可以是0度到45度之间的任何"angle"。
我知道正方形的尺寸。我怎样才能在这些点上安装正方形？
我终于解决了这个问题。以下是该算法的粗略概述：
- 获取点云的凸包
- 通过Kd-Tree
得到这些船体点的索引
- 提取船体点之间的点
- 为线模型应用 SACSegmention
- 为检测到的线计算平行线（在我的例子中，我实际上需要一个垂直平分线）
下面是最终结果
我有一组二维点。
这些点基本上是通过扫描一个正方形长方体（如果那是东西？）而形成的，并且可以旋转。所以形成的点可以是0度到45度之间的任何"angle"。
我知道正方形的尺寸。我怎样才能在这些点上安装正方形？
我终于解决了这个问题。以下是该算法的粗略概述：
- 获取点云的凸包
- 通过Kd-Tree 得到这些船体点的索引
- 提取船体点之间的点
- 为线模型应用 SACSegmention
- 为检测到的线计算平行线（在我的例子中，我实际上需要一个垂直平分线）
下面是最终结果