在做项目的过程中,我们有时会遇到求解三维空间中某一个点到一个有限平面的最短距离,很多人应该第一时间会想到拉格朗日乘数法或者KKT条件,然而这些方法在求解时,列式很简单,但是求解起来较为繁琐,因此本文相处了一个较为“奇特”的思路来解决,在实际应用计算中,可以较高的提升运算速度。 在初中大家就知道,如果是无限大的平面,那么点V(x,y,z)到平面的最短距离,就是点V(x,y,z)到其在平面Ax+By+Cz+D=0上面投影点的距离,那么我们只需要考虑现在投影点是否还在问题中的有限平面上,如果在,那么就直接使用上面
09-19
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利用向量的叉积计算空间点到直线的距离,Eigen库已经给我封装好了只需按着要求调用就好了。 举个简单的例子如下:已知空间直线的方向向量表示为(m,n,p),已知直线上一点坐标为B(x0,y0,z0),求解空间点A(x,y,z)B到直线的距离d 需要构建两个向量:Eigen::Vector4d vec1(m,n,p,0) ;//方向向量 vec1.normalize() ;//单位化 Eigen:
cv::Vec6d fitting_line; int distType = cv::DIST_L2; //距离类型 double param = 0; //距离参数 double reps = 1e-2; // 径向的精度参数 double aeps = 1e-2; // 角度精度参数 fitLine(Points, fitting_line, distType, par...
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