本文详细介绍了点云数据的平面拟合算法——最小二乘法，包括原理和Matlab实现步骤。通过读取点云数据，计算平面参数并绘制平面，展示了如何对点云进行有效的几何分析。
点云平面拟合算法——最小二乘法及Matlab实现
一、概述
点云数据是3D扫描中最常用的形式，通常由许多离散的点组成。在许多应用中，需要对这些点进行曲面或者平面拟合，将这些点归纳到一个更高级别的几何形状中，以便进一步分析和处理。
本文重点介绍了点云平面拟合算法——最小二乘法（Least Square Method），并提供了Matlab实现代码。
二、最小二乘法原理
最小二乘法是一种数学优化方法，用于寻找一个函数的最佳拟合曲线，使该曲线和数据之间的误差平方和最小化。
在点云平面拟合中，假设我们有 m m m个点
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