RANSAC（Random Sample Consensus）对点云进行多个平面的分割并可视化（附python代码）

使用 RANSAC（Random Sample Consensus）算法对点云进行多个平面的分割，并进行可视化。下面是对代码的逐行解释：

1. pcd = o3d.io.read_point_cloud("xxx.pcd")：从文件中读取点云数据，并将其存储在变量 pcd 中。

2. segment = []：创建一个空列表，用于存储分割结果的点云片段。

3. min_num = 15：每个分割直线所需的最小点数。

4. dist = 0.1：RANSAC 分割的距离阈值。

5. iters = 0：用于统计迭代次数，初始值为 0。

6. while len(pcd.points) > min_num:：进入一个循环，在剩余点云中仍然存在足够的点数时进行迭代。

7. points = np.asarray(pcd.points)：将点云数据转换为 NumPy 数组，以便传递给 RANSAC 分割算法。

8. plano1 = pyrsc.Plane()：创建一个 Plane 对象，用于进行平面拟合。

9. best_eq, inliers = plano1.fit(points, thresh=dist, maxIteration=100)：使用 RANSAC 算法拟合平面，并返回最