PCL 点云的最小生成树实现

最新推荐文章于 2024-01-26 22:24:51 发布
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本文介绍了如何使用PCL库在点云处理中实现最小生成树算法，通过构建KdTree数据结构和遍历点云，找出权重最小的边，以发现点云之间的关联性。

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最小生成树（Minimum Spanning Tree，简称MST）是在图中找到一棵生成树，使得所有边的权重之和最小的问题。在点云处理中，我们也可以应用最小生成树算法来分析和处理点云数据。本文将介绍使用PCL库实现点云的最小生成树算法，并附上相应的源代码。

首先，我们需要安装PCL库，并简要了解一下PCL库中与点云处理相关的基本概念。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云库，提供了一系列用于点云获取、滤波、分割、配准、识别等功能的算法和工具。在本文中，我们将利用PCL库中的KdTree数据结构和最小生成树算法来实现点云的最小生成树。

以下是使用PCL库实现点云最小生成树的源代码：

#include <iostream>
#include
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PCL点云的最小生成树算法
CwzCode的博客
09-27 153
最后，我们使用PCL可视化库创建一个PCLVisualizer对象，并将输入点云和最小生成树点云添加到可视化器中。我们可以通过设置点云的颜色PCL点云的最小生成树算法。最后，我们使用PCL可视化库创建一个PCLVisualizer对象，并将输入点云和最小生成树点云添加到可视化器中。为了演示最小生成树算法的使用，我们将使用PCL提供的示例点云数据，并通过构建最小生成树来分析点云之间的关系。为了演示最小生成树算法的使用，我们将使用PCL提供的示例点云数据，并通过构建最小生成树来分析点云之间的关系。
PCL 基于最小生成树（MST）获取单木骨架（粗）
dayuhaitang1的博客
12-24 1777
PCL 基于最小生成树（MST）获取单木骨架（粗）
【PCL学习】kdtree的使用
qq_34970873的博客
01-26 1586
kd-tree是一种用来存储k维数据的数据结构，比如激光雷达点云是3个维度的数据x-y-z，使用kd-tree能够很快的进行多维度的搜索，比如半径搜索，k邻近搜索（平均时间复杂度O(log(n)）等。pcl使用的是flann库。
ds图—最小生成树_MST （minimum spanning tree）最小生成树算法在三维点云的分割的应用...
weixin_39629989的博客
11-23 639
一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图：无向图中，任意两个顶点都有路径相通。强连通图：有向图中，任意两个顶点都有路径相通。连通网：在连通图中，若图的边有权值；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则...
最小生成树 Kruscal
wangjinsh6的专栏
04-22 359
<br />#include<iostream>#include<algorithm>#include<cmath>using namespace std;struct node {     int x;     int y;     int w;}v[100];int set[100];bool cmp(node a,node b){     return a.w<b.w;}int find(int x){     if(set[x]!=x)     {        return fin
最小生成树（克鲁斯卡尔）
mthdxc的博客
05-04 605
此代码是点云中最小生成树的实现，并且输入两个顶点，输出其在最小生成树中的路径。#include &lt;iostream&gt; #include &lt;fstream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;queue&gt; #include &lt;algorithm&gt; #include &lt;pcl/point_types.h&gt; #...
PCL 点云最小生成树（MST，Dijkstra算法）
dayuhaitang1的博客
12-23 1254
PCL 点云最小生成树（MST，Dijkstra算法）
pcl 点云最小生成树
04-30
点云最小生成树是指在一个点云数据集中，找到一个最小的生成树，使得树的所有叶子节点都是数据集中的点，且树的所有边的长度之和最小。这个问题可以通过克鲁斯卡尔算法来解决。具体来说，克鲁斯卡尔算法首先将数据...
PCL 点云法向量重定向（MST，最小生成树）
dayuhaitang1的博客
05-30 1034
PCL 点云法向量重定向（MST，最小生成树）
PCL 最小生成树用于法向量定向
点云侠的博客
12-17 1860
PCL 最小代价生成树用于点云法向量的定向。
超体聚类+LCCP实现
mthdxc的博客
11-27 7993
pcl的官方教程中有实现的代码，但之前一直得不到分割后带标记的点云，输出点云的label全部是0。最后发现，getlabelcloud()函数是可以得到有label且不为0的点云的，但是这个点云不可以使用pcl中的pcl::savePCDFile来保存成pcd文件，这样保存的pcd文件的label都是0，又没找到可视化的工具，所以就新建一个pcl::PointXYZRGB类型的点云，重新对其赋值，
最小生成树的实现（C语言）
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04-29 4万+
今天做洛谷的时候刷到好多图论的题，发现自己在这一方面算法的掌握还是有待提高啊。在这就先介绍最小生成树的算法吧。 最小生成树 最小生成树（minimum spanning tree）是由n个顶点，n-1条边，将一个连通图连接起来，且使权值最小的结构。 最小生成树可以用Prim（普里姆）算法或kruskal（克鲁斯卡尔）算法求出。 此外还可以用bfs和dfs生成，分别叫bfs生成树和dfs生成树。 例： Prim（普里姆）算法 这里就采用的是邻接矩阵存储的， 个人觉得Prim和最短路中的dijkstra很像，
最小生成树的邻接矩阵实现
weixin_30904593的博客
09-02 961
求上面这个图的最小生成树 参考文档 ：http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/30/2615542.html 1.prim算法 基本思想：假设G＝(V，E)是连通的，TE是G上最小生成树中边的集合。算法从U＝{u0}（u0∈V）、TE＝{}开始。重复执行下列操作： 在所有u∈U，v∈V－U的...
提取点云中的树干，路灯等圆柱体
mthdxc的博客
11-27 5942
先将点云投影到二维网格上，每个网格存有该网格对应的所有点的信息，选取密度大于阈值的网格，取其及其邻域内所有点，用pcl中RANSAC算法拟合圆柱体，提取出内点并输出。 代码如下： #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include
最小生成树,Prim,Kruskal算法主要思想,证明及C++实现
/
11-24 9341
最小生成树： 任何只由G的边构成,并包含G的所有顶点的树称为G的生成树(G连通).加权无向图G的生成树的代价是该生成树的所有边的代码(权)的和.最小代价生成树是其所有生成树中代价最小的生成树。 实现最小生成树的算法常用的是Prim,Kruskal学校数据结构的书上讲解了这两大算法的思路及用C++实现,但关于其合理性的证明却略过去了,这里主要加上我自己的一些总结，证明一下，最后写个模版用。 P
【PCL】 PCL点云分割总结
ingy
10-29 8592
目录 摘要 1.点云分割算法的属性 2.点云分割的挑战 3.点云分割算法介绍 01 基于边缘的方法 02 基于区域分割方法 03 基于属性的方法 04 基于模型的方法 05 基于图优化的方法 4.总结 5.PCL点云中的分割模块 参考 摘要 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...
### 【分布式系统】Hystrix实战指南：从入门到精通，保障系统稳定性的关键技术解析
07-11
内容概要：本文详细介绍了Hystrix这款由Netflix开源的分布式系统延迟和容错处理工具。文章首先解释了Hystrix的作用，即通过断路器、线程隔离、服务降级等功能避免雪崩效应，提高系统的弹性和稳定性。接着深入剖析了Hystrix的核心概念，包括断路器模式、隔离策略（线程池隔离和信号量隔离）、回退机制、请求缓存与合并及监控与指标等。随后，文章探讨了Hystrix的工作原理，特别是命令模式、线程隔离实现、断路器的实现细节以及请求缓存与合并的具体实现。此外，文中还列举了Hystrix在电商、金融等领域的适用场景，并通过一个在线音乐平台的案例展示了Hystrix的实际应用效果。最后，文章介绍了如何从零开始搭建Hystrix项目，包括环境准备、项目搭建步骤、代码实现、测试与验证，以及高级配置与优化技巧，并展望了Hystrix未来的发展方向。 适合人群：具备一定Java编程基础，尤其是对微服务架构有一定了解的研发人员和技术管理人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解和掌握Hystrix的核心功能和工作原理；②指导开发者在实际项目中正确配置和使用Hystrix，以提高系统的稳定性和容错能力；③为系统架构师提供参考，以便在设计分布式系统时考虑引入Hystrix来增强系统的健壮性。 其他说明：本文不仅详细讲解了Hystrix的各项功能和技术细节，还提供了丰富的实战经验和优化建议，使读者能够在理论和实践两方面都获得全面提升。此外，文章还提及了Hystrix与Spring Cloud、Dubbo等框架的集成方法，进一步拓宽了Hystrix的应用范围。
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