【PCL】Segmentation 模块—— 基于图割算法的点云分割（Min-Cut Based Segmentation）

AI大权

已于 2025-01-22 09:44:15 修改

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分类专栏： PCL 文章标签：计算机视觉 3D c++ 算法

于 2025-01-22 09:18:30 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/old_power/article/details/145294319

1、简介

PCL（Point Cloud Library）中的 Min-Cut Based Segmentation 是一种基于图割（Graph Cut）算法的点云分割方法，用于将点云数据分割为前景和背景。该方法通过构建图模型，利用最小割（Min-Cut）算法找到最优分割边界。

1.1 核心思想

a. 图模型构建：

将点云中的每个点视为图中的一个节点。
定义边的权重，包括：
- 数据项（Data Term）：表示点属于前景或背景的代价。
- 平滑项（Smoothness Term）：表示相邻点之间的一致性。

b. 最小割算法：

通过最小割算法将图分为前景和背景两部分，使得分割代价最小。

1.2 算法步骤

1). 输入点云：输入待分割的点云数据。
2). 设置种子点：手动或自动选择前景和背景的种子点。
3). 构建图：根据点云构建图模型，定义数据项和平滑项。
4). 计算最小割：使用最小割算法分割图。
5). 输出结果：得到分割后的前景和背景点云。

1.3 参数设置

前景种子点：标记为前景的点。
背景种子点：标记为背景的点。
Sigma：控制平滑项权重。
Radius：定义邻域范围。
Foreground Penalty：前景惩罚项。
Background Penalty：背景惩罚项。

2、代码示例

2.1 `min_cut_segmentation.cpp`

通过min_cut_segmentation.cpp这段代码，可以实现基于Min-Cut算法的点云分割，并将分割结果可视化：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/io/pcd_io.h> // PCL的文件IO模块，用于读取和保存点云数据
#include <pcl/point_types.h> // PCL点云数据类型的定义
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> // PCL点云可视化模块
#include <pcl/filters/filter_indices.h> // 用于去除点云中的NaN点
#include <pcl/segmentation/min_cut_segmentation.h> // PCL的Min-Cut分割算法模块

int main ()
{
   
  // 创建一个点云对象，用于存储从PCD文件加载的点云数据
  pcl::PointCloud <pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud <pcl::PointXYZ>);
  
  // 从PCD文件加载点云数据
  if ( pcl::io::loadPCDFile <pcl::PointXYZ> ("min_cut_segmentation_tutorial.pcd", *cloud) == -1 )
  {
   
    std::cout << "Cloud reading f