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RANSAC 3

Best Fit Plane ( 평면 방정식 찾기 )

3D 좌표점들이 여러개 주어졌을 경우 이를 가장 잘 적합하는 3D 평면의 방정식을 찾고 싶은 경우, 여러가지 방법이 있다. SVD, Least Squres 등등.. 본인은 최소자승법을 사용하고 싶어서 열심히 찾았다. 본인은 ax + by + cz +d =0 으로 놓고 죽어라 풀어도.. 감이 잡히지 않았다. 우연히 찾는 링크에서 쉽게 해결책을 찾을 수 있었다. 평면의 방정식을 다음과 같이 세우면 풀 수 있다. ax + by + c = zhttp://stackoverflow.com/questions/15959411/best-fit-plane-algorithms-why-different-results-solved 위의 코드는 파이썬 코드 인데, 머 어쨋든 방법은 알았으니, 이제 C++로 코딩을 해봐야겠다.

Algorithm 2013.07.12

RANSAC(RANdom SAmple Consensus)

1980년도 원전 논문 RANDOM SAMPLE CONSENSUS : a Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography (http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a460585.pdf) RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 이용한 Line Fitting Example http://blog.daum.net/pg365/62 RANSAC 은 노이즈가 심한 원본 데이터로부터 모델 파라미터를 예측하는 방법이다. 위의 링크에는 line fitting을 예제로 하였으나, 실제로 cost와 모델링하는 함수만 만든다면 2차 곡선, 3차 곡선, 기타 모델링을 ..

Algorithm 2013.04.02
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