在计算机视觉领域，平面(Plane)分类是一种图像分割技术。通过平面分类，可以将一幅图像分割为多个平面，并对这些平面进行标注。
平面分类的主要目的是为了提取空间信息。通过分离出图像中的平面，计算机可以更好地理解场景的三维结构以及物体之间的相对位置关系。
平面分类在多个领域都有应用，其中最广泛的应用是在无人驾驶汽车，机器人视觉和增强现实等领域。在无人驾驶汽车中，平面分类可以帮助车辆识别道路，行人和建筑物等元素，并确定它们的相对位置。在机器人视觉中，平面分类可以帮助机器人感知周围环境，规划路径和避免障碍。
平面分类算法的发展历程包括了基于区域生长、基于小波变换、基于图论等多个阶段。其中，现在最常用的平面分类算法是RANSAC（随机抽样一致性）算法。该算法首先从图像中随机选取一些点，再根据这些点拟合出一个平面。然后，将其他点带入平面方程，计算其与平面的距离，将距离小于一定阈值的点标记为该平面的一部分。随后，重复上述步骤，基于最多的点来拟合出多个平面。该算法的优点是可以自适应地调整参数，适用于不同类型的图像。
随着计算机视觉技术的飞速发展，平面分类技术也将不断升级。未来，平面分类算法将更加智能化，能够自动识别不同场景下的平面，并对不同的平面进行不同的标注。同时，平面分类技术也将更加紧密地应用于人工智能领域，成为计算机视觉和语音处理等多个领域的核心技术之一。
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