Isk*_*rak 8 algorithm 3d least-squares
我正在寻找一种算法来找到点云和球体之间的最佳拟合.
也就是说,我想尽量减少
公式http://img855.imageshack.us/img855/6033/codecogseqn.gif
其中C是球体的中心,r是半径,每个P是我的n个点中的一个点.变量显然是Cx,Cy,Cz和r.在我的情况下,我可以预先获得已知的r,只留下C的组件作为变量.
我真的不想使用任何类型的迭代最小化(例如牛顿方法,Levenberg-Marquardt等) - 我更喜欢一组线性方程或明确使用SVD的解决方案.
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