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1、背景介绍

        随机采样一致性算法（RANSAC Random Sample Consensus）是一种迭代的参数估计算法，主要用于从包含大量噪声数据的样本中估计模型参数。其核心思想是通过随机采样和模型验证来找到数据中最符合模型假设的点。因此，只要事先给定要提取的参数模型，即可从点云中分割出对应点云模型。如下图所示，为使用RANSAC从点云中分割平面模型的案例，整体上比较理想。

其步骤如下：

• 初始化：设置最大迭代次数 max_iterations 和内点阈值 distance_threshold。
• 随机采样：从数据集中随机选择最小数量的样本点来拟合模型（例如，拟合平面需要三个点）。
• 模型估计：使用选定的样本点计算模型参数（例如，平面的方程）。
• 模型验证：计算所有数据点到模型的距离，将距离小于 distance_threshold 的点标记为内点。
• 评估模型：计算内点的数量，如果内点数量超过预定的阈值并且模型质量优于之前的模型，则更新最佳模型。
• 重复：重复上述步骤，直到达到最大迭代次数或者找到最优模型。

      根据上述步骤可知，其实RANSAC算法原理比较简单，其仅与最大迭代次数 max_iterations 和内点阈值 distance_threshold相关。

2、源码及效果

      基于open3d的源码如下：

import numpy as np
import open3d as o3ddef segment_planes_auto(pcd, distance_thresh