点云聚类：OPTICS - 基于密度的点云聚类算法

最新推荐文章于 2024-11-13 09:01:02 发布
最新推荐文章于 2024-11-13 09:01:02 发布
阅读量345 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 聚类 数据挖掘 点云
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FqLibrary/article/details/133381393
点云 专栏收录该内容
85 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
点云聚类的关键任务，OPTICS算法通过计算点间距离和局部密度识别聚类结构，无需预设聚类数量，灵活适应不同形状和大小的聚类。算法实现涉及核心距离和可达距离的计算，通过递归将点分配到聚类中。

点云聚类是计算机视觉和模式识别领域的关键任务之一。它的目标是将三维点云数据划分为具有相似特征的组或簇。在本文中，我们将介绍一种常用的点云聚类算法：OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）。

首先，让我们来看一下OPTICS算法的原理。OPTICS是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离和局部密度来识别聚类结构。与传统的基于距离阈值的聚类算法相比，OPTICS算法不需要事先指定聚类的数量，因此更加灵活。

接下来，我们将给出OPTICS算法的伪代码实现：

import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances

def optics(X, eps, min_samp
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
八种点云聚类方法（二）— KMeans
叶子的博客
04-30 9729
传统机器学习聚类的方法有很多种，并且很多都能够应用在点云上。这是由于聚类方法一般是针对于通用样本，只是样本的维度有所不同。对于三维点云来说，其样本的维度为3。这里主要介绍几种典型的方法及其实现方式，包括DBSCAN、KMeans等聚类方法，采用python open3d和skit-learn来实现。上一节主要介绍了DBSCAN聚类五种点云聚类方法（一）— DBSCAN_Coding的叶子的博客-优快云博客，本节简要介绍KMeans点云聚类。 KMeans聚类方法是机器学习中最常见的聚类方法之
点云聚类:DBSCAN（Python）
zhaoguanhua的博客
01-25 6607
DBSCAN算法在点云上的使用
OPTICS聚类以及python实现
m0_45411005的博客
03-04 4637
一、DBSCAN的不足 DBSCAN 是基于密度聚类的代表性方法，可以识别任意形状的簇和噪音点。它的两个输入参数Eps和MinPts是全局参数，使得DBSCAN不能识别不同密度的簇。对于高密度簇的核心点，在较小的Eps邻域内就可以有至少MinPts个点；对于低密度簇的核心点，在较大的Eps邻域内才可以有MinPts个点。如下图所示，基于全局参数的DBSCAN聚类结果更倾向于A、B和C。 二、OPTICS 的相关概念 OPTICS算法解决了DBSCAN不能识别多密度簇的问题。 在DBSCAN的相关定义上，O
点云聚类算法总结---点云小白论文艰辛之路2
Ccyyxx199800的博客
08-17 9530
最近一段时间一直在忙论文，好在把论文大框架已经确定，后续就是细节上的修改以及创新。在下面的一段时间我会不定期的分享一下我论文中尝试过的各个方法的使用感。本篇重点介绍一下点云的聚类方法，我尝试了DBSCAN 聚类、区域增长聚类以及K-means聚类这三类聚类方法，下面依次进行总结。 1.DBSCAN---以点的密度大小进行聚类 1.1基本概念： 初始设定两个值：minPts以及半径r 核心对象：若一个点的r邻域内点的个数大于等于minPts，我们就称该点为一个核心对象 直接密度可达：若某点p在核心
Open3D 进阶（3）OPTICS点云聚类
点云侠的博客
07-07 722
OPTICS算法用于三维点云聚类的python代码实现。
点云聚类算法：OPTICS
QfcaLinux的博客
09-28 390
计算可达距离：对于每个核心点，计算其与邻域内的点之间的距离，并选择一个可达距离（reachability distance）作为该点的可达距离。在示例中，我们使用一个简单的二维点云数据进行了演示，并打印出了每个点的可达距离。划分聚类簇：根据可达距离图，通过分析每个点的可达距离和最小点数 MinPts，将点云数据划分为不同的簇。OPTICS 算法基于密度连接的概念，通过计算每个点与其邻域点之间的可达距离，来刻画点云数据的聚类结构。图中的节点表示点云数据中的点，边的权重表示两个节点之间的可达距离。
八种点云聚类方法（三）
热门推荐
叶子的博客
05-01 1万+
八种点云聚类方法（三），含点云样例数据与源码
Python点云处理（七）点云聚类算法（上）
weixin_43894929的博客
08-10 2310
点云聚类算法实现的效果极大程度依赖于参数的设置，因此本文中三种效果图仅提供常规参数下的参考。如需对算法进行横向对比，最好的方法是通过最优搜索的方式找出各最优参数，然后再做对比。下一篇将介绍点云聚类的另几种常见算法。
OPTICS 点云聚类算法 （附python代码）
三维点云技术探索
08-28 790
1. `clustering=OPTICS(min_samples=10,max_eps=1,cluster_method='dbscan').fit(pointcloud_array).labels_`：使用 OPTICS 聚类算法对点云数据进行聚类，得到每个点的聚类标签。1. `bbox_lines=[[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]]`：定义包围盒的线段连接方式，即每条线段的起点和终点索引。
对点云进行聚类
最新发布
dwjwlxs123的博客
11-13 379
1、使用cc选点，大致确定setClusterTolerance的数值，注意该数值和c++程序中输入的数值一致。2、设置多个颜色区分聚类。
激光雷达点云聚类1
04-29
激光雷达点云聚类1
3D点云--聚类
weixin_44275495的博客
04-19 6209
系列文章目录 接着上一期的最近邻搜索，搜索结束后怎么利用这些点进行分类分割呢？这就是这一讲的内容--聚类（Clustering） 文章目录系列文章目录一、K-Means二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 本章内容介绍一下聚类，主要介绍K-Means、GMM、EM、Spectral Clustering这四种方法。 一、K-Means K-Means的核心思想：在一群狗里有一只猫，所以猫是一类，狗是一类。即：某个点属于哪一类。 K-Means算法已知N个点{x1，x2，…，xn}，与K个
DBSCAN点云聚类
07-20 5832
介绍DBSCAN原理，并测试其在树木分离方面的应用
Python 点云密度聚类（DBSCAN算法）
weixin_43896283的博客
05-16 557
点云密度聚类（DBSCAN，Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要提前设定聚类的个数，能自动从输入的点云数据中发现不同形状和大小的簇，并返回每个点的簇标签。而且还能够识别异常点。
点云聚类及匹配（KD-Tree & OCTree）
lovely_yoshino的博客
10-12 7694
int main() { int queryNum = 3;//用于设置返回邻近点的个数 vector<float> vecQuery(2);//存放查询点的容器 vector<int> vecIndex(queryNum);//存放返回的点索引 vector<float> vecDist(queryNum);//存放距离 cv::flann::SearchParams params(32);//设置knnSearch搜索参数 cv::flann::KDTre
三维点云-聚类
pursue_dreams的博客
11-16 2069
K均值（K-means）聚类是一种常见的聚类算法，它将数据点划分为K个簇，每个簇具有自己的中心，目标是最小化数据点与其所属簇中心之间的距离平方和。K均值聚类的基本思想是通过迭代优化来找到最优的簇中心位置，使得簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的数据点相似度较低。K均值聚类的算法步骤如下：1. 随机初始化K个簇中心点。2. 对于每个数据点，计算其与各个簇中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。3. 更新每个簇的中心，使其成为该簇所有数据点的平均值。
三维点云课程（三）——聚类
HUASHUDEYANJING的博客
07-13 2164
把相似的放在一起谱定理：一个对称矩阵拆成两个旋转矩阵和一个缩放矩阵，缩放矩阵是对角矩阵。瑞利熵：一个向量取值范围取决于缩放矩阵 把其中一个变量直接去掉，通过联合分布得到单独的x，y分布指定y为某一个值的x的分布贝叶斯公式 由一系列的节点和一系列的边组成，节点代表随机变量，边代表随机变量之间的联系。z代表年龄，x代表发色。变量之间一定要有关联才能连线。有父子关系 无父子关系，没有方向 最大值在相切位置.........
点云聚类汇总（MATLAB）
dayuhaitang1的博客
04-08 2953
文章目录一、简介二、相关代码三、实现效果参考资料 一、简介 MATLAB中存在许多聚类算法，这里总结几个我之前使用过的几种聚类算法，主要有：dbscan、k-means和fcm聚类算法。 二、相关代码 DBSCAN以及k-means聚类已经在之前的文章中进行了介绍，所以这里就不再多说了，详细的内容可以查看点云K-Means聚类算法和点云DBSCAN聚类算法。最后关于FCM算法，简单的来讲该算法算法是最小二乘的基本原理 ，采用重复迭代的方式不断改善目标函数以达到对数据集的合理分类， 其实质是使平方误差达
点云K-Means聚类算法
dayuhaitang1的博客
05-01 1万+
因为是老师的作业，所以最近就研究了一下K-Means算法，也就做一下关于这个算法的笔记。 文章目录一、K-Means算法二、K-Means算法步骤三、代码实现效果 一、K-Means算法 在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原...
optics算法实现点云聚类
12-24
Optics算法是一种用于点云聚类的无监督学习算法。该算法基于密度可达性的概念，通过计算每个点的可达距离和核心距离来识别各个簇，从而实现点云的分组。 在实现点云聚类的过程中，首先需要对点云数据进行预处理，包括去噪、数据归一化等步骤。然后，利用Optics算法计算每个点之间的可达距离和核心距离，以确定每个点的密度，并且基于这些信息来构建聚类结构。 在实际编码实现上，可以利用Python中的scikit-learn库或者其他专门用于点云处理的库来实现Optics算法。首先，加载点云数据、进行预处理，并且调用相应的库函数来实现聚类分析。在实现过程中，需要选择合适的参数，比如最小样本数和领域半径，以便得到较好的聚类效果。 最后，根据聚类分析的结果，可以对点云数据进行可视化展示，以便更直观地观察聚类效果。同时也可以通过评价指标，比如轮廓系数等来对聚类结果进行评估和优化。 总的来说，通过Optics算法实现点云聚类的过程涉及到数据预处理、算法选择与参数调优、以及结果评估与可视化等步骤，这需要对点云处理算法有一定的了解和实践经验。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值