我最近一直在做一个项目，我必须在3D网格中检测墙壁，地板和天花板。经过一些研究，我已经能够使用RANSAC算法检测地板和墙壁的某些部分。我只是想知道是否有人能够解释平面拟合和平面分割之间的区别，因为它们似乎都会导致包含地板的点云？
平面拟合通常被理解为一种纯粹的基于最小二乘的拟合技术，其中从点集到平面方程的距离最小化。人们可以通过多种方式制定这种优化，但最实用的是协方差矩阵的简单 SVD 分析。
平面分割可以更多地被认为是拟合问题的一个实例，其中数据中存在许多异常值。事实上，平面到分段可能只是点集的一小部分。此外，不同方向可能有多个平面。最后，分割问题可能不一定搜索平面方程，而是关注找出共同位于平面上的点或位于多个平面上的多组点。但是，许多旨在做到这一点的算法隐式使用拟合技术与一些几何或代数异常值处理，例如 RANSAC、霍夫变换、鲁棒规范等。
同样重要的是要了解平面检测只能在一定精度下进行。弄清楚哪些点位于特定平面上是一个不同的问题，有时比取出一堆足够接近平面的点更复杂。
对于识别墙壁、天花板等的情况，装配和分割技术都是必要的。