传统算法中的点云分割方法

最新推荐文章于 2025-06-20 13:55:06 发布
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#算法 #人工智能

点云分割方法
  1. Plane model segmentation (平面模型分割）
  2. Euclidean Cluster Extraction （欧几里德聚类提取）
  3. Conditional Euclidean Clustering（有条件的欧几里德群聚类生成）
  4. Min-cut Based Segmentation (基于最少切割的分割）
  5. Region growing segmentation (区域蔓延分割)

pcl官方文档

1. Plane model segmentation (平面模型分割）

​ 基于Ransac的来做平面拟合的。在这个Plane Model Segmentation算法里，Ransac为了找到点云的平面，不停的改变平面模型（ax+by+cz+d=0）的参数：a, b, c和d。经过多次调参后，找出哪一组的参数能使得这个模型一定程度上拟合最多的点。这个程度就是由distance threshold这个参数来设置。那找到这组参数后，这些能够被拟合的点就是平面的点。

​ 主要调参：调节distance

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点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）
Mluoo的博客
01-19 1万+
近些年基于深度学习的点云语义分割研究开始被广泛关注，并取得了极大的进展。我围绕点云数据的语义分割，从传统方法和基于深度学习方法两方面，来对近些年点云语义分割的研究做出系统的归纳和总结。因此恬不知耻的取名未——点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）哈哈哈哈。
适用于自动驾驶场景的传统快速点云分割方法
08-16
适用于自动驾驶场景的传统快速点云分割方法不仅需要关注算法的效率和准确性，还需要综合考虑系统的整体性能，以及能够适应不断变化的驾驶环境和传感器配置。通过不断优化和创新，快速点云分割方法将在自动驾驶领域...
传统的点云分割方法及PCL中的分割模块
lemonxiaoxiao的博客
04-17 5650
参考：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/10908980.html 三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度，且不均匀的数据结构，所以点云分割具有一定挑战性。 点云库于（PCL）2011年推出以来，得到行业广泛的应用，该库包含了最先进的3D感知算法，并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口，...
传统方法分割三维点云——几何分割
zwy123987的博客
11-16 1783
本文使用了几何的方法将矩形点云数据分割成若干块，便于点云数据下一步处理。
基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块
weixin_30808693的博客
05-22 561
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1，如何学习PCL以及一些基础的知识 2，PCL中IO口以及common模块的介绍 3，PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍 三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度，且不均匀的数据结构，所以点云分割具有一定挑战性，点云库于（PCL）2011...
点云分割方法综述
cocapop的博客
11-11 4289
以上将分割方法分为五类。但是，一般来说，有两种基本方法。-第一种方法是用纯数学模型和几何推理技术，如：区域增长或模型拟合，将线性和非线性模型拟合到点云数据。这种方法允许快速运行时间能实现良好的结果。这种方法的局限性在于在拟合物体时难以选择模型的大小，对噪声敏感并且在复杂场景中不能很好地工作。-第二种方法是用特征描述子的方法。从点云数据中提取3D特征，并使用机器学习技术来学习不同类别的对象类型，然后使用结果模型对所获取的数据进行分类。在复杂场景中，机器学习技术将优于纯粹基于几何推理的技术。
适用于自动驾驶场景的一种传统快速点云分割方法
最新发布
08-16
文档中提到的快速点云分割方法可能采用了上述的一个或多个传统技术，并结合了自动驾驶场景的特定需求进行了定制化改进。例如，可能包括对高速移动物体的实时跟踪分割，或者对复杂道路环境下的静态和动态障碍物的识别...
点云分割-基于Pytorch+图注意力卷积实现的点云分割算法-附项目源码-优质项目实战.zip
05-10
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的点云分割方法已经成为主流，其中Pytorch框架因其灵活性和易用性被广泛应用于各种研究和工业项目中。 图注意力卷积（Graph Attention Convolution, GAC）是一种新兴的神经...
一文详解点云分割算法
3D视觉工坊
02-24 1万+
作者丨书生意封侯@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/470782623编辑丨3D视觉工坊从某种意义上说，地面点剔除（分割）也属于点云分割的一种，但两者技术...
基于点云内骨架的分割算法
01-26
提出一种有效的三维点云骨架分割的方法,分割后的结果可用于三维点云物体识别和分类。利用稳健性较强的L1-中心骨架算法对点云数据进行骨架提取,可得到一系列骨架点;利用基于八叉树的区域增长分割方法对已经得到的骨架点进行分割,选取法向量和残值作为判定标准;利用OpenGL库编程把分割出的各个部分进行骨架连线。对多种形状的点云数据(包括动物模型、植物模型、人体模型、字母模型)进行实验,该方法均得到较好的结果。
3D点云分割算法汇总
01-06
作者：Tom Hardy Date：2020-2-19 来源：汇总|3D点云分割算法 前言 最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。 1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor 除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法明确地提取出有意义的全局信息并加以充分利用。本文提出了一个场景编码模块来实施场景感知指导，以增强全局信息的效果。该模块预测场景描述符，
点云分割算法概述.pptx
04-05
最近在一些工作材料时，偶然翻到几年前写的一篇《点云分割算法概述》的PPT，当时把这些算法都实现了一下，现在读起来还是很有参考价值。现把它分享出来，供大家分享交流。
利用KMeans算法对点云数据进行分类
12-20
利用KMeans算法对点云数据进行分类,例如可以提取出点云数据里的房屋、道路等。
大盘点！汇总点云分割算法，涉及RANSAC、欧式聚类、区域增长等
3D视觉工坊
08-29 8747
作者：PCIPG-zzl | 来源：计算机视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。1 什么是点云分割点云分割的目标是将点云数据中的点分成不同的组或类别，使每个组中的点都属于同一种物体或区域。根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使同一划分内的点云拥有相似的特征。点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。分割过程有助于从各个方面分析场景，例如定位和识别对...
自动驾驶 | MINet：嵌入式平台上的实时Lidar点云数据分割算法，速度可达 20-80 FPS！...
AI算法修炼营的博客
08-26 1331
点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达这篇文章是激光雷达点云数据分割算法的嵌入式平台上的部署实现。主要的创新点有两点：一是利用多路分支采用不同分辨率输入后再...
常见点云分割技术
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知识搬运工的博客
06-08 3万+
转载自博客园IronStark点云分割系列：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 点云分割 　　点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。 　　点云分割的目的是提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据中，往往对场景中的物体有一定先验知识。比如：桌面墙面多半是大平面，...
3D点云--分割算法详解（Segmentation）
weixin_45590420的博客
06-20 2189
3D点云分割是理解场景结构的关键任务，主要分为语义分割、实例分割和部件分割三类。传统方法包括基于区域生长的平面分割（适用于平面检测）和欧式聚类分割（用于物体级分割）。深度学习方法中，PointNet通过逐点特征提取实现语义分割，但缺乏局部上下文；PointNet++通过层次化采样改进局部特征；PointCNN则利用χ-Transform实现高效卷积。实例分割方面，3D-BoNet直接预测实例框和掩码，而PointRCNN采用两阶段方法。部件分割则可通过DGCNN的动态图卷积捕捉局部几何特征。这些方法在代码实
传统点云分割算法
06-06
### 传统点云分割算法的实现方法与介绍 传统点云分割算法是计算机视觉和三维几何处理领域的重要组成部分，其目标是从点云数据中提取有意义的几何或语义信息。以下是关于传统点云分割算法的相关信息和实现方法。 #### 点云分割的基本概念 点云分割是指将点云数据划分为多个子集的过程，每个子集对应于一个特定的对象或表面[^1]。这种技术广泛应用于三维重建、自动驾驶、机器人导航等领域。 #### 常见的传统点云分割算法 1. **基于区域增长的分割算法** 区域增长算法通过定义种子点并逐步扩展到相邻点来实现分割。该方法依赖于点之间的几何特征（如法向量、曲率等）以判断是否属于同一区域[^2]。 2. **基于聚类的分割算法** 聚类方法将点云中的点视为样本，并根据距离或其他特征进行分组。常见的聚类算法包括K-Means、DBSCAN等[^3]。这些算法能够有效地将点云划分为不同的簇，适用于具有明显分离特征的场景。 3. **基于平面拟合的分割算法** 平面拟合算法通过RANSAC（随机抽样一致性）等方法检测点云中的平面结构。这种方法特别适合于分割包含大量平面的场景，例如建筑物立面或桌面[^4]。 4. **基于边缘检测的分割算法** 边缘检测算法通过识别点云中的几何间断点（如深度变化或法向量变化）来实现分割。这种方法通常结合滤波和阈值处理以提高鲁棒性[^5]。 #### 点云分割算法的实现步骤 虽然不使用步骤词汇，但可以描述为以下内容： - 数据预处理阶段涉及去噪和平滑操作，确保输入点云的质量。 - 特征提取阶段计算点云的几何属性（如法向量、曲率），为后续分割提供依据。 - 分割执行阶段应用上述提到的算法完成点云划分。 - 后处理阶段优化分割结果，例如去除小片段或填充空洞。 #### 示例代码：基于RANSAC的平面分割 以下是一个使用PCL（Point Cloud Library）库实现的基于RANSAC的平面分割示例： ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); if (inliers->indices.empty()) { std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl; } else { std::cout << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " " << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " " << coefficients->values[3] << std::endl; } return 0; } ``` #### 注意事项 在实际应用中，点云分割的效果可能受到噪声、密度不均等因素的影响。因此，在选择算法时需要综合考虑数据特性和应用场景[^6]。
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