基于PCL区域生长的点云分割

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已于 2023-01-09 16:07:04 修改

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文章标签： c++ point cloud region growing

于 2022-12-17 12:04:46 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dyk4ever/article/details/128351985

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本文介绍了基于PCL库的区域生长算法在点云分割中的应用。算法以曲率最小的点作为起点，通过比较点法线角度，结合平滑约束将相邻点合并，最终形成点云簇。关键参数包括法线计算时的邻域点数、最小/最大簇大小以及区域增长的平滑度和曲率阈值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法核心：该算法是基于点法线之间角度的比较，企图将满足平滑约束的相邻点合并在一起，以一簇点集的形式输出。每簇点集被认为是属于相同平面。

工作原理：首先需要明白，区域增长是从有最小曲率值(curvature value)的点开始的。因此，我们必须计算出所有曲率值，并对它们进行排序。这是因为曲率最小的点位于平坦区域，而从最平坦的区域增长可以减少区域的总数。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/search/search.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>

int main(int argc, char** argv) {
   
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPLYFile