python 点云直线拟合

点云直线拟合是指通过给定的点云数据，拟合出一条直线来描述这些点的分布情况。下面是一种基于奇异值分解的点云直线拟合方法：

import numpy as np

def lineFitPoints(psarr):
    # 1. 求质心
    ct = np.mean(psarr, axis=0)
    # 2. 减质心
    data = psarr - ct
    # 3. SVD
    _, _, vv = np.linalg.svd(data)
    # 4. 取线的矢量
    drt = vv[0]
    # 5. 点(质心)+矢量得到直线
    length = len(psarr) + 2
    p3 = ct + vv[0] / np.linalg.norm(vv[0]) * length / 2
    # 输出直线
    print("直线上两点坐标为：")
    print(ct - vv[0] / np.linalg.norm(vv[0]) * length / 2)
    print(p3)

# 示例点云数据
psarr = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7]])
# 进行直线拟合
lineFitPoints(psarr)

上述代码中，我们首先求出点云数据的质心，然后将所有点减去质心，得到新的点云数据。接着，我们对新的点云数据进行奇异值分解，取其最大奇异值对应的右奇异向量作为直线的矢量。最后，我们以质心为起点，以直线矢量为方向，得到直线上的两个点坐标。