【2025最新版】Open3D Kmeans点云聚类（python详细过程版）

已于 2025-03-22 08:48:50 修改
阅读量7.2k 收藏 25
点赞数 2
分类专栏： python点云处理 文章标签： 聚类 算法 机器学习 python 深度学习
于 2021-06-24 10:21:10 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/117884779
版权
本文详细介绍了使用Python实现Open3D库的K-means点云聚类算法，包括算法原理、实现步骤、算法特点，并提供了代码实现、结果展示及参考链接，帮助理解与应用点云聚类。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL：实现Kmeans++点云聚类（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-07 419
PCL：实现Kmeans++点云聚类（附完整源码）
点云K-Means聚类算法
热门推荐
dayuhaitang1的博客
05-01 1万+
因为是老师的作业，所以最近就研究了一下K-Means算法，也就做一下关于这个算法的笔记。 文章目录一、K-Means算法二、K-Means算法步骤三、代码实现效果 一、K-Means算法 在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原...
基于open3d的一些常见点云操作
最新发布
xiaomu_347的博客
04-12 1177
Open3D 是一个强大的开源库，专门用于处理 3D 数据（如点云、网格等）。
Open3D 进阶（6）Kmeans点云聚类
点云侠的博客
08-28 547
Kmeans点云聚类
Open3D 点云K均值聚类（KMeans，Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-17 651
Open3D 点云K均值聚类（KMeans，Python版本）
open3d k-means 聚类
m0_73126623的博客
02-19 1542
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。
【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码
Remote Sensing迷途小书童
12-28 3027
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。
Open3D 点云Kmeans聚类算法
纵马踏花向自由
07-12 1010
聚类是一种将数据集分组的方法，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组间的数据点相似度较低。K-means 聚类算法是一种经典的无监督学习算法，具有计算简单、收敛速度快等优点，被广泛应用于图像分割、市场细分、模式识别等领域。
基于Python的Open3D库进行点云聚类（详细教程）
weixin_50547796的博客
08-06 311
点云聚类是将点云数据分组的过程，在许多情况下，点云可能包含来自多个对象的数据，例如在三维扫描期间，由于扫描过程中的一些误差，点云中可能会包含无关的点、背景点等，因此对点云进行聚类，可以将这些不相关的点分离出来，从而对3D模型进行更好的建模和分析。已成为越来越重要的研究领域之一，而点云聚类作为其中的一个热门问题，已经成为广大3D技术工作者必须掌握的技能之一，本文将介绍如何使用Python中的Open3D库实现点云聚类，并给出详细的代码和解释。其中，colors变量用于设置每个点的颜色以表示它所属的簇。
Open3D DBSCAN聚类（Python版本）
dayuhaitang1的博客
01-14 1441
Open3D DBSCAN聚类（Python版本）
open3D点云聚类
qq_52040083的博客
11-21 251
边界点：半径R内的点个数小于给定阈值minPts，但它在核心点R邻域内。基于密度的聚类算法，根据点周围的密度，将点进行聚类划分。核心点：半径R内的点个数大于给定minPts的点。对旋转、尺度等具有独特性和不变性的点或特征。噪声点：既不是核心点，也不是边界点。三个调整法向方法的函数。
Open3D点云聚类详解：Python实现欧式聚类算法
.
03-30 817
本文介绍了如何使用Open3D库实现欧式聚类算法，并通过一个示例数据集演示了聚类过程。当然，在实际应用中，可能需要根据具体的场景和需求选择不同的聚类算法，并对参数进行适当调整。接下来，我们可以使用欧式聚类算法对点云数据进行聚类。Open3D库提供了一些聚类算法的实现，但是这里我们将使用sklearn库中的DBSCAN算法。点云聚类是计算机视觉和机器人领域中基础而重要的任务，其主要目的是从点云数据中提取出有意义的对象或特征。数组记录每个点所属的聚类编号，并根据聚类编号为每个点分配不同的颜色。
open3d DBSCAN 聚类
m0_73126623的博客
02-18 1537
基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。另一方面，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的过程形成的。
Open3d dbscan聚类算法cluster_dbscan
m0_37737957的博客
07-07 2471
dbscan聚类算法介绍 cluster_dbscan函数解析 o3d.utility.VerbosityContextManager和o3d.utility.VerbosityLevel.Debug理解
Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十一) - 对点云进行集群可视化 - 聚类的分割 - K-means|K均值聚类, DBSCAN算法
Stan_Fu的博客
12-16 1271
聚类的分割 1.K-均值聚类 （1）K-均值聚类介绍 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个...
Open3D(C++) K均值聚类
点云侠的博客
10-01 730
K均值聚类的C++代码实现
Open3D 点云快速欧式聚类--实现快速点云分割的Python教程
.
03-30 1194
接下来，我们使用remove_statistical_outlier函数来去除离群点，并将剩余的点作为一个新的点云。在本篇文章中，我们将学习如何使用Open3D实现快速的欧式聚类，以进行点云分割。对于点云分割和提取，我们需要使用Open3D的欧式聚类算法。综上所述，通过使用Open3D的欧式聚类算法，我们可以快速且准确地执行点云分割和提取。接下来，我们要准备点云数据并可视化。Open3D 点云快速欧式聚类–实现快速点云分割的Python教程。这将随机生成一个由10000个点组成的点云，并显示其可视化结果。
Open3D 进阶（2）DBSCAN点云聚类
点云侠的博客
07-04 855
Open3D DBSCAN点云聚类的另一种实现方法。
Kmeans图像聚类python代码
04-25
以下是Kmeans图像聚类的Python代码示例： ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image # 加载图像数据 img = Image.open("image.jpg") img_data = np.array(img) # 将图像数据转换为二维数组 rows, cols, dims = img_data.shape X = np.reshape(img_data, (rows*cols, dims)) # 执行 KMeans 操作 kmeans = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ centroid = kmeans.cluster_centers_ # 重新构造图像数据 X_compressed = np.zeros((rows*cols, dims)) for i in range(rows*cols): X_compressed[i,:] = centroid[labels[i],:] X_compressed = np.reshape(X_compressed, (rows, cols, dims)) # 显示原始图像和压缩后的图像 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 8)) ax[0].imshow(img_data) ax[0].set_title('Original Image') ax[0].axis('off') ax[1].imshow(X_compressed.astype('uint8')) ax[1].set_title('Compressed Image, K=8') ax[1].axis('off') plt.show() ``` 该代码使用scikit-learn库的KMeans算法实现了图像的聚类压缩。它将图像数据转换为二维数组，对其执行KMeans聚类，并使用聚类中心重新构造图像数据。最后，它显示了原始图像和压缩后的图像。
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

点云侠

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值