基于欧式聚类的 PCL 分割算法

基于欧式聚类的 PCL 分割算法

聚类分割是点云处理中常用的任务之一，而 PCL（Point Cloud Library）是一个强大的开源库，提供了许多用于点云处理的算法。在该文章中，我们将介绍如何使用 PCL 中的欧式聚类分割算法来实现点云分割，并通过源代码进行演示。

欧式聚类分割算法是一种基于距离度量的聚类方法，它通过计算点之间的欧式距离来将点云分为多个簇。该算法假设同一簇的点云具有相似的空间密度和几何特征，因此可以通过距离阈值来划分簇。

首先，我们需要安装 PCL 并导入所需的库：

# 导入所需的库
import pcl
import numpy as np
from pcl import pcl_visualization

# 加载点云数据
cloud = pcl.PointCloud(