使用MATLAB检测点云中指定尺寸的矩形平面，举例

在MATLAB中，检测点云（通常由3D激光扫描数据生成）中的指定尺寸矩形平面，可以使用点云处理工具箱提供的`fitrrp`函数。这个函数用于拟合最小二乘回归平面到一组三维点。以下是简单的步骤：

1. **准备数据**：首先，你需要有一组包含点云数据的结构体数组或者矩阵，每个元素代表一个XYZ坐标。

% 假设points是点云数据矩阵，每一行表示一个点(x, y, z)
points = [xData, yData, zData];

2. **选择矩形平面范围**：确定你想寻找矩形平面的范围，比如宽度、高度和最大深度。这将作为矩形的边界条件。

% 假设你想要找的是长5米、宽3米、高0.5米的矩形
rectSize = [5, 3, 0.5];

3. **检测矩形平面**：使用`fitrrp`函数，传入点云和预设的矩形大小。

[planeFit, inliers] = fitrrp(points, rectSize);

`planeFit`是一个结构，包含了矩形平面的参数（A, B, C, D），其中Ax + By + Cz + D = 0 是平面方程。`inliers`是属于该平面的点集合。

4. **评估结果**：检查`inliers`中的点数，以及残差（实际点减去平面估计的距离）来确认检测是否准确。

numInliers = numel(inliers);
residuals = points(inliers,:) - planeFit.normal * (planeFit.normal' * points(inliers,:) - planeFit.D);