点云物体分割笔记

这篇博客介绍了点云物体分割的研究进展,特别是3D-BoNet算法,该算法在3D点云实例分割上实现了速度上的显著提升,相比其他算法快了10倍。内容涵盖了不同团队的工作,如清华计算机系的PCT网络,提升了点云分割的准确度,以及基于C++的实现和室内场景分割的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

物体分割:

https://github.com/AnTao97/PointCloudSegmentation

Task Info Encoder K Batch Size Epochs ShapeNetPart ModelNet40
Segmentation Supervised DGCNN_Seg 40 32 250 98.9% 89.4%
Segmentation Supervised (no category label) DGCNN_Seg 40 32 250 99.9% 89.2%
Classification Supervised DGCNN_Cls 40 32 250 99.8% 89.6%
Reconstruction Unsupervised DGCNN_
区域生长算法是一种点云分割方法,它通过将相邻的点聚合成区域来分割点云。以下是一个基于MATLAB的点云分割区域生长算法的实现。 首先,我们需要读取点云数据。在本例中,我们将使用一个简单的点云数据集,该数据集包含一个球形物体和一个立方体物体。 ``` % 读取点云数据 pc = pcread('example.pcd'); ``` 接下来,我们将定义一些区域生长算法的参数。这些参数包括: - `seedPoint`:种子点,用于启动区域生长算法。 - `distanceThreshold`:距离阈值,用于确定哪些点应该被聚合成一个区域。 - `normalThreshold`:法向量阈值,用于确定哪些点应该被聚合成一个区域。 - `maxNumPoints`:最大点数,用于限制每个区域的大小。 ``` % 定义区域生长算法参数 seedPoint = [0, 0, 0]; distanceThreshold = 0.01; normalThreshold = 0.8; maxNumPoints = 1000; ``` 接下来,我们将使用 `pcsegdist` 函数来执行区域生长算法。该函数需要传入点云数据、种子点、距离阈值、法向量阈值和最大点数等参数。该函数将返回一个包含每个点所属区域编号的向量。 ``` % 执行区域生长算法 labels = pcsegdist(pc, seedPoint, distanceThreshold, normalThreshold, maxNumPoints); ``` 最后,我们将使用 `pcshow` 函数来可视化点云数据和分割结果。我们将使用不同的颜色来表示不同的区域。 ``` % 可视化点云数据和分割结果 figure; pcshow(pc.Location, labels); title('Point Cloud Segmentation Using Region Growing Algorithm'); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); ```
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