PCL点云分割算法：条件欧式聚类

最新推荐文章于 2024-11-12 22:24:05 发布
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文章标签： 算法 聚类 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QsPascal/article/details/133123718
本文介绍了条件欧式聚类这一点云分割算法，该算法在计算机视觉和机器人领域有着广泛应用。通过计算点与相邻点的距离，将点云数据划分为相似特征的子集。文中提供了使用PCL库实现该算法的源代码示例，适用于机器人导航、目标识别等多个场景。

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点云分割是计算机视觉和机器人领域中的重要任务之一，它的目标是将点云数据集划分为具有相似特征的子集。在本文中，我们将介绍一种名为条件欧式聚类的点云分割算法，并提供相应的源代码来实现该算法。

点云数据通常由大量的三维点组成，这些点代表了对象、场景或环境中的特定位置。点云分割可以在许多应用中发挥重要作用，例如机器人导航、目标识别和感知、自动驾驶等。条件欧式聚类是一种基于距离度量的点云分割算法，它通过计算点与其相邻点之间的距离来确定它们是否属于同一个聚类。

下面是使用PCL库实现条件欧式聚类算法的简单源代码：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
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PCL库中的条件欧式聚类分割点云
QfcaLinux的博客
09-22 149
点云是三维空间中离散的点集合，对点云进行聚类分割是计算机视觉和机器人领域中的重要任务之一。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云处理算法和工具。在本文中，我们将介绍PCL库中的条件欧式聚类分割算法，并提供相应的源代码示例。通过以上代码，我们可以实现基于PCL库的条件欧式聚类分割点云。你可以根据自己的需求修改条件函数和聚类参数，以适应不同的点云数据和应用场景。条件欧式聚类分割是一种基于几何特征的聚类算法，它可以根据点云中点的空间位置和法线方向来进行聚类。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
最新发布
点云侠的博客
01-18 60万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年6月23日。
PCL 条件欧氏聚类（Segmentation_ConditionalEuclideanClustering）
xhm01291212的博客
09-12 549
条件聚类是欧式聚类的拓展，除了欧式聚类的距离阈值以外，还添加了条件阈值。通过本类，可自定义距离约束以外的条件约束，然后重写比较方法，进行条件比较。（1）进行。（2）对聚类出的结果再进行。以RGB颜色条件欧式聚类为例：1）首先对如上点云，进行欧式聚类（基于距离）分割点云，得到欧式聚类之后的结果点。即下图的树1，树2，树3。2）再对欧式聚类之后的结果点，进行依照RGB条件判断的聚类。得到最终结果（不同颜色即为不同的聚类簇）。不是的点云点将被抛弃。
[点云分割] 条件欧氏聚类分割
weixin_45824067的博客
11-22 1313
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。
条件欧几里得聚类
m0_50046535的博客
07-02 1260
本教程介绍如何使用类：一种基于欧几里得距离和用户可自定义条件对点进行聚类的分割算法。此类使用与欧几里得聚类提取、区域增长分割和基于颜色的区域增长分割相同的贪婪/区域增长/洪水填充方法。与其他类相比，使用此类的优势在于用户现在可以自定义聚类约束（纯欧几里德、平滑度、RGB）。一些缺点包括：没有初始播种系统，没有过度和不足分割控制，以及从主计算循环内部调用条件函数的时间效率较低。源码： 创建：conditional_euclidean_clustering.cpp 文件 说明： 1、头文件 2、建立对象
【PCL】（二十六）自定义条件的欧几里得聚类分割点云
weixin_44378835的博客
03-08 1085
以下代码实现自定义条件对点进行欧几里得聚类分割。
欧式聚类分割_PCL点云库欧式聚类分割_点云PCL_点云库_
09-29
PCL（Point Cloud Library）是一个强大的开源点云处理库，提供了多种点云处理算法，包括欧式聚类分割。 在点云处理中，欧式聚类分割是一种常用的方法，它基于点与点之间的欧式距离进行聚类。欧式距离是数学中衡量两...
PCL 点云分割 欧式聚类算法分割
纵马踏花向自由
11-12 311
本文介绍了基于欧式聚类（Euclidean Cluster Extraction）算法的点云分割方法。欧式聚类是一种常用于点云分割的经典方法，其通过计算点与点之间的距离来识别和分割物体，适用于物体之间有明显空间间隔的场景，例如在场景点云中分割不同的物体。
PCL：欧式聚类分割
m0_71596228的博客
03-30 287
欧氏分割的目标是将点云中的不同部分分割成独立的聚类。它的基本思想是通过计算点之间的欧氏距离，将距离较近的点划分为同一聚类。
PCL点云库——欧式聚类分割
fei_12138的博客
11-16 6996
PCL欧式聚类分割 　　pcl::EuclideanClusterExtraction是基于欧式距离提取集群的方法，仅依据距离，将小于距离阈值的点云作为一个集群。 　　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； 　　(2) 将距离小于阈值r的点p12、p13、p14…放在类Q里； 　　(3) 在 Q\p10 里找到一点p12，重复1； 　　(4) 在 Q\p10、p12 找到一点，重复1，找到p22、p23、p24…全部放进Q里；
PCL条件欧几里得聚类几个错误的处理
malapoa的博客
11-25 948
pcl::ConditionalEuclideanClustering类由于PCL版本的一些问题，第一次调用过程中会存在一些问题。写得比较凌乱，勿见笑！ 编译环境：Windows10 VS2019 PCL1.11.0 我在调用时，第一次出现了一下两个问题，在网上查询发现这是出现最多的问题。 给出最多的解决方式是项目属性--处理器定义，在预处理器定义中添加PCL_NO_PRECOMPILE。 但是我这样操作后出现了新的问题。先把项目属性--C/C++ SDL检查设置是否，否则报错 ...
PCL 实现欧式聚类提取
weixin_43896283的博客
03-11 473
PCL 实现点云欧式聚类
PCL：实现条件欧式聚类分割（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-08 283
PCL：实现条件欧式聚类分割（附完整源码）
PCL对不同稀疏度的点进行划分(点云分割)
mr_fangf的博客
07-17 519
在处理一些大型的点云数据时，总会出现部分点稀疏部分点密集的情况，直接进行曲面重构时的参数会无法同时满足不同情况，此时可以进行下采样降低密集点的密度，也可以进行上采样增加稀疏点的密度，这里直接把稀疏点和密集点划分为两部分，分别进行重构。
PCL中的最小分割算法：基于点云数据的对象分割
ZyqfCss的博客
09-17 284
点云对象分割是一个重要的任务，旨在将点云数据分割成不同的对象或部分，以便进一步分析和处理。点云对象分割是一个重要的任务，旨在将点云数据分割成不同的对象或部分，以便进一步分析和处理。最小分割算法是一种基于图论的对象分割方法，它将点云数据表示为一个图，其中点表示图的节点，而点之间的关系表示图的边。最小分割算法是一种基于图论的对象分割方法，它将点云数据表示为一个图，其中点表示图的节点，而点之间的关系表示图的边。然后，创建一个最小分割算法对象，并设置输入点云、感兴趣的点索引、聚类阈值和对象之间的权重参数。
基于PCL中KDtree的欧氏聚类
12-20 559
基于pcl中kstree实现点云聚类
PCL教程-点云分割之欧式聚类分割
DayDayUp
09-09 1万+
原文链接：Euclidean Cluster Extraction 在本篇教程中，我们将学习使用pcl::EuclideanClusterExtraction类提取欧几里德聚类。为了使本篇教程更加精简，之前教程中提到的知识点将不再重复说明，比如平面模型分割，可参考之前的博文：PCL教程-点云分割之平面模型分割 数据集下载链接：table_scene_lms400.pcd 理论基础 聚类方法，通过特征空间确定点与点之间的亲疏程度。 一个聚类方法需要将一个无序的点云模型P分割成更小的部分，...
PCL 的欧式距离聚类源代码解析
三维点云技术探索
04-17 560
今天稍微花了点时间看了下相关算法，做个简单的笔记。 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； 看 PCL的代码，过程很简单，也能看出这个过程，聚类代码如下：
PCL 欧式距离聚类的Python版本
三维点云技术探索
04-17 1671
之前一直会用 C++ 版本的欧式距离聚类算法，但是后来在写一些Python代码的时候发现，居然没有任何库或者其他人有写过这个算法的Python版本，于是只能自己写了一个。 我已经在项目中使用了这个代码，目前没有发现问题； 之前写过一篇文章解析PCL 源代码的欧式距离聚类： PCL 的欧式距离聚类 - 知乎今天稍微花了点时间看了下相关算法，做个简单的笔记。 聚类代码如下： from paper_1_v0.my_ransac import my_ransac_v5 import numpy as np
lidar数据处理：地面点云分割与欧式聚类算法实现
标题中的“地面点云分割与欧式聚类.zip”暗示了对点云数据的两种主要处理方法：地面点云的提取和基于欧几里得距离的聚类。文件名称列表中的“pcl_test.tar.gz”和“euclidean_cluster.zip”则可能包含了相应的算法...
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