RANSAC算法拟合平面matlab程序

以下是使用RANSAC算法拟合平面的Matlab程序示例：

% 生成数据
n = 200; % 数据点数量
inliers_ratio = 0.7; % 内点比例
noise = 0.1; % 噪声
X = randn(n, 3); % 随机生成点

% 生成一个平面
plane_normal = randn(3,1);
plane_normal = plane_normal./norm(plane_normal);
plane_offset = randn(1);
d = abs(X*plane_normal - plane_offset) < noise; % 标记内点

% 添加一些噪声
d = d & (rand(n,1) < inliers_ratio);

% RANSAC参数
max_iters = 1000;
inlier_threshold = 0.1;

% RANSAC
best_model = [];
best_score = 0;
for iter = 1:max_iters
    % 选择随机样本
    sample_indices = randperm(n, 3);
    sample_points = X(sample_indices, :);

    % 计算平面方程
    plane_normal = cross(sample_points(2,:)-sample_points(1,:), sample_points(3,:)-sample_points(1,:));
    plane_normal = plane_normal./norm(plane_normal);
    plane_offset = -plane_normal*sample_points(1,:)';

    % 计算内点数量
    dists = abs(X*plane_normal - plane_offset);
    inliers = dists < inlier_threshold;
    score = sum(inliers);

    % 更新最好的模型
    if score > best_score
        best_model = [plane_normal', plane_offset];
        best_score = score;
    end
end

% 输出结果
disp(['平面法向量：' num2str(best_model(1:3)')]);
disp(['平面偏移量：' num2str(best_model(4))]);

% 绘制结果
figure;
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), 20, d, 'filled');
hold on;
[x,y] = meshgrid(-3:0.1:3, -3:0.1:3);
z = (-best_model(1)*x - best_model(2)*y - best_model(4))/best_model(3);
surf(x,y,z);
axis equal;

在本示例中，我们生成200个随机点，并在其中生成一个平面。然后我们添加一些噪声，并使用RANSAC算法拟合平面。最终，我们输出最佳模型的法向量和偏移量，并在图形中绘制结果。