RegionFit
RegionFit[{p1,p2,…},"model"]
找到最适合点 p1,p2,… 的几何区域 "model".
RegionFit[{p1,p2,…},"model","prop"]
指定应该返回何种拟合属性 "prop".
更多信息和选项
- RegionFit 也称为样本共识模型.
- RegionFit 通常用于从一组点拟合和重建区域.
- RegionFit[{p1,p2,…},"model"] 通过从一组点迭代估计指定 "model" 的参数,找到一个区域,使之包含最多的点 pi.
- 可能的二维 "model" 规范包括:
-
"Line" 无限直线 "Circle" 圆 - 可能的三维 "model" 规范包括:
-
"Line" 无限直线 "Circle" 圆 "Plane" 平面 "Sphere" 球 "Cylinder" 圆柱 "Cone" 圆锥 - RegionFit[Point[{p1,p2,…}]] 有效地等价于 RegionFit[{p1,p2,…}].
- 点 pi 的顶点法线 ni 可以通过 Point[{p1,p2,…},VertexNormals{n1,n2,…}] 指定.
- RegionFit[{p1,p2,…},"model","prop"] 返回适合属性 "prop" 的值.
- 可能的拟合属性 "prop" 包括:
-
"BestFit" 最佳候选模型 "Points" 点集 "Inliers" 适合候选模型的点 "Outliers" 不适合候选模型的点 "DistanceVariance" 到候选模型的距离方差 "Distances" 到最佳候选模型的距离 {prop1,prop2,…} 几个拟合属性 - 可以提供以下选项:
-
ConfidenceLevel Automatic 无异常值样本的期望概率 Method Automatic 使用方法 PerformanceGoal $PerformanceGoal 要尝试优化的性能方面 Tolerance Automatic 使用的数值公差 VertexNormals None 点的顶点法线 WorkingPrecision Automatic 计算中使用的精度 - Method 的可能设置包括:
-
"RANSAC" 随机抽样一致算法 "LMEDS" 最小平方中位数算法 "MSAC" M-估计抽样一致算法 "RRANSAC" 随机 RANSAC "RMSAC" 随机 MSAC "MLESAC" 最大似然估计抽样一致算法 "PROSAC" 渐进式抽样一致算法
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (13)
数据 (4)
模型 (7)
属性 (2)
选项 (4)
Tolerance (1)
使用 Tolerance 控制正常点的最大距离:
Wolfram Research (2021),RegionFit,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/RegionFit.html.
文本
Wolfram Research (2021),RegionFit,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/RegionFit.html.
CMS
Wolfram 语言. 2021. "RegionFit." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/RegionFit.html.
APA
Wolfram 语言. (2021). RegionFit. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/RegionFit.html 年