PCL点云分割-区域生长法

最新推荐文章于 2024-07-12 14:51:54 发布

MrLi1

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分类专栏： PCL

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huanghundechenxi/article/details/104142004

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区域生长法用于点云分割，通过曲率和法线判断相邻点是否属于同一簇。从低曲率表面开始，若点间曲率和法线差异小于阈值，则归为同一簇。当簇无法扩展时，选取新的低曲率表面继续分割，直至遍历所有点云。此外，颜色区域生长分割以颜色相似性和空间接近性作为依据，无点云规模限制。

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我概括的来说，就是从曲率小的面播种，从种子的位置出发，开始往四周搜索点，然后比对点于点之间的曲率和法线方向，如果差距小于阈值就视为同一个cluster。如果一个cluster无法再蔓延，在剩下的点云里再找曲率小的面播种，然后继续重复直到遍历完毕。

基于颜色的区域生长分割：原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的。只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上限的限制。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_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::loadPCDFile <pcl::PointXYZ> ("region_growing_tutorial.pcd", *cloud) == -1)
  {
    s

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