✅ 작업 목적

현재 /components/pointcloud/fit 디렉토리에 구현되어 있는

• SphereFitSettingsDialog.py
• PlaneFitSettingsDialog.py
• FitCylinderSettingsDialog.py
• CircleFitSettingsDialog.py

이 네 개의 Dialog는 현재 사용자가 직접 center 값과 파라미터를 입력해 도형을 Fitting하도록 되어 있습니다.

이번 작업의 목표는 PointCloud 데이터를 PCA 분석 후, 자동으로 접점을 찾아 도형을 Fitting하는 기능을 추가하는 것입니다.

또한, PCA 기반으로 자동 Fitting을 수행한 후에는 자동으로 계산된 파라미터 값을 accept() 호출 시 해당 값이 정상적으로 저장되도록 반영해야 합니다.

✅ PCA(주성분 분석) 개념 설명

PCA는 주어진 데이터의 분포를 가장 잘 설명하는 벡터를 찾는 분석 기법입니다.

• 포인트 클라우드의 공분산 행렬을 생성합니다.
• 3차원 포인트 클라우드의 경우, 3개의 (고유값, 고유벡터) 쌍이 생성됩니다.
• 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터는 👉 데이터가 가장 많이 퍼진 방향 (가장 분산이 큰 방향)입니다.
• 이 벡터를 기준으로 가장 낮은 포인트를 접점으로 삼고, 해당 지점에 Sphere, Plane, Cylinder, Circle 등을 자동으로 피팅하는 것이 이번 작업의 핵심입니다.

📚 만약 PCA의 작동 원리가 잘 이해되지 않는다면,

IBM PCA 개요 페이지 의

"PCA의 작동 방식" 부분을 참고하면 좋습니다.

해당 자료는 주로 2차원 데이터 예시로 설명하고 있지만, 우리가 다루는 3차원 데이터도 동일한 원리가 적용됩니다. (단지 좌표가 x, y → x, y, z 로 확장된 것뿐입니다.)

✅ 작업 항목

UI 수정