8.Halcon3D点云连通域分析-点云聚类算法

1.实现效果

2.点云聚类简介

点云聚类是一种将点云数据进行分组的技术，在三维扫描、计算机视觉和机器人领域中有广泛应用。点云数据由大量的离散点组成，表示了物体或场景的三维信息。点云聚类的目标是将这些离散的点分成不同的组，每个组代表一个物体或场景的一部分。

点云聚类在计算机视觉、三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域有广泛应用。例如，在三维场景重建中，通过对点云数据进行聚类分析，可以更有效地识别和分割不同的物体或场景部分。

总体来说就是将点云中的点进行分类，分类的主要依据是点和点之间的距离，每个点的法向量等特征。

3.算法原理

点云聚类的原理主要基于数据点的空间分布和相似性进行分组。以下是点云聚类原理的详细解释，采用分点表示和归纳的方式：

1. 算法目标：
   • 点云聚类的目标是将具有相似特征或属性的点云数据点划分为同一类别或簇，使得同一簇内的点尽可能相似，而不同簇之间的点差异较大。
2. 常用算法原理：
   • DBSCAN：
     • 确定邻域半径（ε）和邻域内最小点数（MinPts）。
     • 遍历所有点，如果一个点