svd分解求光平面python实现

求解光平面通常使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）方法。在Python中，可以使用NumPy库进行SVD分解。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 假设已经有了3D点的坐标矩阵pts，其中每一行是一个点的坐标
# pts的大小为(n, 3)，其中n为点的数量
# 然后计算pts的中心和去中心化的坐标矩阵
centered_pts = pts - np.mean(pts, axis=0)

# 使用SVD分解计算centered_pts的奇异值分解
U, s, V = np.linalg.svd(centered_pts)

# 最小奇异值对应的奇异向量是光平面的法向量
light_plane_normal = V[-1]

# 如果需要光平面上的一点，可以选择任意一个点作为光平面上的点
light_plane_point = pts[0]

# 光平面的方程为 ax + by + cz + d = 0，其中(a, b, c)是法向量，d = -n·P
d = -np.dot(light_plane_normal, light_plane_point)

需要注意的是，上述代码仅适用于没有异常点的情况。如果存在异常点，可以使用RANSAC等方法进行去除。