基于欧氏距离的点云聚类分割

最新推荐文章于 2024-07-30 17:32:11 发布

CwzCode

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文章标签：聚类数据挖掘机器学习点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CwzCode/article/details/133251944

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点云聚类分割在计算机视觉中至关重要，本文阐述了如何利用MATLAB进行基于欧氏距离的聚类算法。通过计算点云中每个点与其他点的距离，使用层次聚类算法（如Ward's方法）和指定的截断值进行分割。最终，通过可视化展示聚类结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

点云聚类分割是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一，它在三维场景分析、目标检测和机器人导航等领域具有广泛的应用。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于欧氏距离的点云聚类分割算法。

点云聚类分割的目标是将点云数据集划分为若干个独立的聚类，每个聚类代表一个物体或者场景中的一个部分。欧氏距离是常用的点云相似度度量方法之一，它用于衡量两个点之间的空间距离。基于欧氏距离的点云聚类分割算法首先计算点云中每个点与其它点之间的距离，然后根据距离信息将点云分成不同的聚类。

下面是使用MATLAB实现基于欧氏距离的点云聚类分割的代码示例：

% 加载点云数据
ptCloud = pcread('point_cloud.ply');

% 提取点云坐标
points = ptCloud

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基于PCL中KDtree的欧氏聚类

12-20

556

基于pcl中kstree实现点云聚类

Open3D点云聚类教程：基于欧式距离的聚类算法

YadxFix的博客

09-25

258

以上就是使用Open3D库进行点云欧式聚类的简单教程。你可以根据自己的需求调整聚类参数，并尝试不同的点云数据集。Open3D提供了丰富的功能和工具，可用于点云处理和分析，在实际应用中具有广泛的应用前景。在本教程中，我们将使用Open3D库来实现基于欧式距离的点云聚类算法。首先，确保你已经安装了Open3D库。接下来，我们将展示如何使用Open3D库加载点云数据，并进行聚类操作。聚类结果通过颜色编码后，在3D可视化窗口中显示出来。最后，我们设置了聚类参数，并调用。的函数，该函数使用Open3D提供的。

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[点云分割] 条件欧氏聚类分割

weixin_45824067的博客

11-22

1307

条件欧氏聚类分割是一种基于欧氏距离和条件限制的点云分割方法。它通过计算点云中点与点之间的欧氏距离，并结合一定的条件限制来将点云分割成不同的区域或聚类。在条件欧氏聚类分割中，通常会定义以下两个条件来判断两个点是否属于同一个聚类：距离条件：两个点之间的欧氏距离是否小于设定的阈值。如果两个点之间的距离小于阈值，则认为它们是相邻的，属于同一个聚类。条件限制：除了距离条件外，还可以根据其他的条件来限制聚类的形成。

基于欧氏距离的点云聚类（python）

07-30

1859

介绍了欧氏聚类基本原理，并测试用python编写的欧氏聚类代码对点云进行聚类效果。

基于欧氏距离的三维点云聚类

05-24

此代码将点云按照欧氏距离进行聚类，在欧氏聚类中只要相邻点之间距离小于距离阈值则聚为一类。具体的原理讲解可参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32867925/article/details/124955814?spm=1001.2014.3001.5502

PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性平面模型分割 欧氏距离分割区域聚类分割算法最小分割算法超体聚类渐进式形态学滤波器

最新发布

02-19

好的，用户让我介绍一下毫米波雷达点云聚类算法，我需要用中文回答。首先，我得先明确毫米波雷达点云是什么，可能用户已经有一定了解，但作为介绍，还是需要简要说明。毫米波雷达通过发射和接收电磁波来探测物体，...

PCL实现的快速欧式点云聚类算法详细解析

欧式聚类是一种基于距离的聚类方法，它通过计算点之间的欧氏距离（Euclidean distance）来进行聚类。在点云处理中，欧式聚类通常用于对点云数据进行分割，将具有相似局部特征的点聚集在一起形成一个簇（cluster）。...

【PCL】PCL点云分割之欧式聚类分割

shanhedian2013的博客

10-15

1607

从备选点的点集中移除种子点，并将其与种子点距离小于设定的阈值的点加入聚类的结果集。通过欧式聚类算法，可以将点云数据根据其几何特征进行聚类，从而实现对点云的分割和分析。欧式聚类算法基于点之间的欧式距离来对点云进行聚类。、如果点与其他点的欧式距离小于设定的阈值，则将其加入备选点的点集。、初始化两个空集，一个作为备选点的点集，一个作为聚类的结果集。、从备选点的点集中选择一个点作为种子点，将其加入聚类的结果集。、对于每个点，计算其与其他点之间的欧式距离。、重复步骤5，直到备选点的点集为空。

欧氏距离实现从点云数据中单木分割（API）

07-20

调用PCL中欧氏距离聚类方法实现单木分割，具体的原理以及采用该策略进行点云聚类效果可参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/qq_32867925/article/details/125895413?spm=1001.2014.3001.5501

基于PCL的欧式距离分割方法

11-21

基于PCL1.7.1 使用欧式距离并考虑法向量对点云数据进行分割

机器学习——拓展知识

干炒牛河的博客

12-25

1492

随着维度的增加，分类器性能逐步上升，到达某点之后，其性能便逐渐下降。有⼀系列的图片，每张图⽚的内容可能是猫也可能是狗；我们需要构造⼀个分类器能够对猫、狗自动动的分类。首先，要寻找到⼀些能够描述猫和狗的特征，这样我们的分类算法就可以利用这些特征去识别物体。猫和狗的皮毛颜色可能是⼀个很好的特征，考虑到红绿蓝构成图像的三基色，因此用图片三基色各自的平均值称得上方便直观。

pcl分割原理欧式距离分割以及代码分析

ljl6390221的博客

07-04

2860

欧式距离分割基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类不管欧式距离分割还是其他分割，在电脑上进行实时处理都有点难度。下面是欧式距离分割的具体算法伪代码：在空间找一点p1，用kdT...

欧式距离分割

qq_60088512的博客

12-16

616

主要函数： [labels, numClusters] = pcsegdist(ptCloud, minDistance) 欧式聚类是一种基于欧式距离的聚类算法（1）选取种子点，用kd-tree对 ptCloud = pcread('maize.pcd'); %两个不同簇之间最小距离 minDistance = 0.06 %执行欧式距离分割 [labels, numClusters] = pcsegdist(ptCloud, minDistance) pcshow(ptCloud.Loc

1.（基于欧式距离聚类实现的点云分割）

m0_37957160的博客

08-23

5242

首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路...

PCL点云分割-欧式距离分割

黄昏的晨曦

02-02

1810

欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类找到空间中某点p10，有kdTree找到离他最近的n个点，判断这n个点到p的距离。将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里在Q\p10里找到一点p12,重复1 在Q\p10,p12找到一点，重复1，找到p22,p23,p24....全部放进Q里当...

欧氏聚类（API）及其单木分割

07-20

2173

基于欧氏聚类实现点云聚类，其在林业上的应用

matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割

点云侠的博客

06-10

5305

点云欧式聚类算法原理、实现流程、matlab代码实现以及将分割结果保存到本地文件夹。

点云分割之欧式距离聚类

hxxjxw的博客

01-15

2181

是一种层次聚类的方法欧几里德算法具体的实现方法大致是： 1 找到空间中某点p10，有kdTree找到离他最近的n个点，判断这n个点到p的距离。将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里 2 在 Q(p10) 里找到一点p12,重复1 3 在 Q(p10,p12) 找到一点，重复1，找到p22,p23,p24....全部放进Q里 4 当 Q 再也不能有新点加入了，则完成搜索了； https://zhuanlan.zhihu.com/p/75117664 ...

matlab欧氏距离的点云聚类分割

08-21

MATLAB中常用的欧氏距离可用于点云聚类分割。点云聚类分割是将点云数据分为多个组或簇，使得每个簇内的点具有较高的相似性，而不同簇间的点具有较大差异性。首先，我们需要将点云数据加载到MATLAB中，并将其表示为一个包含点坐标的矩阵或数组。然后，可以使用欧式距离度量两个点之间的相似性。欧氏距离是点之间的直线距离，可通过计算点之间的欧几里得距离来获得。对于二维平面上的点，欧氏距离的计算公式如下： d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2) 其中，(x1, y1)和(x2, y2)是两个点的坐标。对于更高维度的点云数据，欧氏距离的计算公式类似，只需将坐标的平方差相加。接下来，可以使用聚类算法对点云数据进行分割，常见的算法包括k-means聚类、DBSCAN聚类等。这些算法可以根据点之间的相似性将点分为不同的簇。在MATLAB中，可使用相关的聚类函数（如kmeans）来执行此操作。聚类分割后，每个簇将包含在一个单独的集合中，我们可以通过遍历这些集合来访问每个簇的点。聚类结果可以用不同的颜色或形状来可视化，以便更好地理解点云数据的结构和分布。总之，MATLAB中的欧氏距离可以用于点云聚类分割。通过计算点之间的欧氏距离来衡量它们的相似性，然后使用聚类算法将它们分成不同的簇。这种方法可以帮助我们了解点云数据的特征和结构，以便进一步进行分析和处理。