点云分割，点云聚类，找出特征点云

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:32 发布

Younger.L

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文章标签： PCL 点云分割

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PCL_CLOUD/article/details/102764923

1思路

点云中有多组点，通过点云聚类找出其中点数最多的一组。

2代码

pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGBA>);
	tree->setInputCloud(cloud_

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点云分割（分层聚类算法——成对链接（P-Linkage））

qq_48694523的博客

12-17

822

P-Linkage聚类算法首先计算每个数据点的特征值，例如2D数据点的密度和3D点云的平坦度。然后，对于每个数据点，在其自身和具有比其自身更大特征值的最近相邻点之间创建成对链接。可以通过以简单的方式沿着链接进行搜索来进一步发现初始聚类。然后，应用聚类合并过程来获得最终细化的聚类结果，该结果可以用于专门的应用程序。基于P-链接聚类，实现了一种有效的三维非结构化点云分割算法，该算法以三维点的估计表面的平坦度作为其特征。对于每个初始聚类创建一个切片，然后进行合并来获得最终的分割结果。

【C++PCL】点云处理K-Means点云分割

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01-22

658

根据k-means聚类原理来排除大尺度噪声点中的颗粒点和小片点云，从n个点的数据集中，找出k个聚类中心簇，使聚类后的每片对象具有很高相似度。开始从n个待聚类的对象中随机选择k个作为初始值，再根据所有对象离每个聚类中心的距离分配到最近的中心，计算新聚类中心簇的质心，取平均距离，进行迭代，直到目标函数收敛后实现聚类。式中Wn为数据集中所有对象与它所在的聚类中心的平方误差之和，ai为聚类中心的均值，pj为每个聚类中的对象。k-means聚类步骤：１）原始点云数据P（其中，ｎ为点云个数），给定分类组数Ｂ。

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无人驾驶汽车系统入门（三十一）——点云分割和聚类算法详解

AdamShan的博客

03-22

1万+

无人驾驶汽车系统入门（三十一）——点云分割和聚类算法详解本篇详细讲解点云处理中的基本分割和聚类的算法原理。 Lidar基本常识 lidar的分辨率要高于radar，但是radar可以直接测量目标的速度。通过融合两者，可以获得对目标较好的位置和速度估计。激光雷达坐标系：右手法则，大拇指朝上为z，食指朝前为x，中指朝左为y, lidar的解析度很大程度上取决于线数，其解析度指标分为横向解析度和纵向解析度，横向解析度即一条激光束扫描一圈（360度）的反射点的数量，作为参考，Velodyne的16线激光雷达

PCL点云分割（1）

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03-21

403

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3D点云--聚类算法详解（ Clustering）

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本文全面解析3D点云聚类方法，从传统算法到深度学习，涵盖数学原理与代码实现。传统方法包括欧式聚类、DBSCAN和K-Means++，适用于不同场景（如均匀密度分割、噪声处理等）。深度学习方法如Superpoint Graph和PointNet++结合特征学习，提升复杂结构处理能力。文章对比了算法特性（预设K值需求、噪声鲁棒性等），并给出选型指南：实时性要求高选欧式聚类，含噪声数据用DBSCAN，语义引导场景推荐深度学习。最后分享了工程优化技巧（降采样、并行化等），为点云分割提供完整解决方案。

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08-07

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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

点云聚类算法总结---点云小白论文艰辛之路2

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class 3 cluster 1.数学基础聚类就是把相似的物体聚在一起，不相似的物体分开；聚焦两类聚类方法理论上被证明的 K-means GMM EM Spectral Clustering 工程中常用的 mean-shift DBSCAN 线性代数矩阵的SVD分解 M=U∗Σ∗V∗M=U*\Sigma*V^*M=U∗Σ∗V∗,其中，U,V∗U,V^*U,V∗是正交矩阵（旋转矩阵），Σ\SigmaΣ是对角阵，元素是MMM的特征值的平方根，按照从大到小的顺序排列；如

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在PCL (Point Cloud Library) 中，点云分割和聚类是处理3D点集的重要步骤，常常用于物体识别、环境理解等场景。点云分割主要是将原始点云划分成不同的区域或组件，而聚类则是根据点之间的相似性将其分组。 1. **分割** (Segmentation): PCL 提供了多种分割算法，如基于阈值（通过设置密度、距离或其他属性的阈值来分割）、边缘检测（找出边界点）、平面分割（寻找并移除平面上的点）和区域生长（从种子点开始逐渐合并相邻点）。比如 `pcl::ExtractIndices` 可以用于基于某种条件提取感兴趣的点。 2. **聚类** (Clustering): 点云聚类常使用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），K-Means，Mean Shift等方法。PCL内置的 `pcl::AgglomerativeClustering` 和 `pcl::FloodFillClusterExtraction` 类可用于这些操作。聚类的目标是找到数据自然形成的类别，每个类别内部点之间相似度高，而类别间差异大。