Open3D 点云DBSCAN密度聚类并保存聚类结果【2025最新版】

已于 2025-03-22 08:48:07 修改
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分类专栏： python点云处理 文章标签： 聚类 3d 计算机视觉 python 算法
于 2021-10-23 09:07:54 首次发布
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本文介绍了Open3D库中使用DBSCAN进行3D点云密度聚类的原理，包括算法流程和主要函数。通过设置邻域半径和最小点数，确定核心对象和聚类。代码实现部分展示了如何应用该算法，并展示了聚类结果的保存和可视化。

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博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。

一、算法原理

1、密度聚类

  密度聚类是将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
  DBSCAN是一种典型的密度聚类算法，它使用两个参数来描述样本的紧密程度，其一是邻域半径，用来描述当前点的邻域距离阈值；其二是点的个数，用来描述在邻域范围内数据点的最小个数。
从原理出发还需要了解几个基本概念：

  • 核心对象：对于空间任一点P，如果其邻域内至少包含k个样本点，则P是核心对象；
  • 密度直达：如果点Q位于点P的邻域内，且P是核心对象，则Q由P密度直达；
  • 密度可达：如果在样本序列中P1，P2，P3
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Open3D DbScanClustering聚类算法及聚类分簇可视化及存储
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DBSCAN聚类算法，是基于密度的聚类算法。该算法需要两个参数。 labels = np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02, min_points=10, print_progress=True)) 入参： eps： 定义到聚类邻居的距离 min_points： 定义形成聚类所需的最小点数。 出参： 该函数返回一个标签，其中标签-1表示噪音。 该算法定义以选中的点开始蔓延，邻居点距离<=0.02米，最小有10个点就可以构成一个簇；适用于原始点云分隔的比较
Open3D 点云密度聚类及结果保存
QfcaLinux的博客
09-24 166
在本文中，我们将介绍如何使用 Open3D 库进行点云密度聚类，并将聚类结果保存。本文介绍了使用 Open3D 进行点云密度聚类的基本步骤，并将聚类结果保存到文件中。通过这些方法，您可以灵活地应用点云密度聚类算法，并在实际项目中进行进一步的分析和应用。现在，我们可以使用 Open3D 中的 DBSCAN 函数进行点云密度聚类。这里我们使用一个简单的二维点云示例，但是同样的方法也适用于三维点云数据。希望本文能帮助您了解如何使用 Open3D 进行点云密度聚类，并将聚类结果保存下来。
Open3D库中MeanShift点云聚类的实现指南
最新发布
weixin_42527589的博客
03-17 818
Open3D是一个灵活的工具，用于3D数据处理、分析和可视化。它是用C++编写，带有Python绑定，可以方便地被集成到Python环境中，是目前3D视觉领域较为流行的库之一。Open3D库支持多种3D数据格式，提供了丰富的算法来处理这些数据，例如点云配准、表面重建、3D重建、深度学习、点云和体素网格处理等。它也提供了一些常用的3D数据集以及可视化工具，使得研究人员和开发人员可以快速上手并展示结果。聚类算法是一种将数据集中的样本划分为若干个由相似对象组成的类的过程。
Open3D——使用DBSCAN密度聚类算法聚类并保存结果
.
03-31 572
其中，半径(ε)用来确定一个核心点的邻域大小，最小样本数(minPts)用来确定核心点的最小数量，距离度量方法用来确定核心点之间的距离。至此，我们已经完成了使用Open3D库进行DBSCAN密度聚类并保存聚类结果的整个过程。通过本文的介绍，读者们可以学会如何使用Open3D库中的DBSCAN聚类算法对点云数据进行聚类，并将聚类结果保存到本地文件中。其中，eps参数用来指定聚类的半径大小，min_points用来指定核心点的最小数量，print_progress用来指定是否输出聚类过程的进度信息。
Open3D将聚类结果显示或者保存
easyboot的专栏
01-05 596
将聚类结果按大小排序，并取出最大的4个结果。
Open3D(C++) DBSCAN密度聚类【2025最新版】
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07-03 1338
C++版本Open3D实现的点云密度聚类并将聚类结果保存至本地文件夹中。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月6日。
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而随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉作为人工智能技术的重要应用领域，中的位姿，增强有效数据几何特征和拓扑关系的同时，滤除无效噪声数据的干扰。机目标提取，提出了一种稀疏编码，通过径相梯度变换实现，具有较好的鲁棒性。觉系统的示意图，主要由眼睛和大脑两部分组成，眼睛是一种测量单元，用于对。外在世界中的目标场景进行感知，之后将这些感知信息传送给大脑，由大脑对这。于获取场景的空间信息，理解与决策单元则是计算机视觉算法，这些算法的研究。要存储的数据量，也正是这个原因，点云成为当下主流的数据结构形式。
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一、DBSCAN https://baike.baidu.com/item/DBSCAN/4864716?fr=aladdin 二、代码 分享给有需要的人，代码质量勿喷。 //system #include <iostream> #include <memory> #include <random> #include <cstdlib> #include <ctime> #define xjRandom(a,b) (rand()%(b-a
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聚类pcd.cluster_dbscan(eps=0.02, min_points=10, print_progress=True)
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import open3d as o3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random,colorsys def random_colors(N, bright=True, seed=0): brightness = 1.0 if bright else 0.7 hsv = [(0.15 + i / float(N), 1, brightness) for i in range(N)] colors = list(map(l
基于Python的Open3D库进行点云聚类（详细教程）
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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。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。至此，我们已经成功地实现了基于Python的Open3D库进行点云聚类的过程。在最后一行代码中，我们使用Open3D的可视化功能来可视化点云聚类的结果：o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
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Open3D实现DBSCAN聚类算法在点云数据中的应用
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本文将介绍如何使用Open3D库实现DBSCAN聚类算法在点云数据中的应用。总结一下，本文介绍了如何使用Open3D库实现DBSCAN聚类算法在点云数据中的应用。通过加载点云数据、预处理、特征提取和聚类等步骤，我们可以对点云数据进行聚类分析，并可视化展示聚类结果。Open3D提供了丰富的函数和方法，方便了点云数据的处理和分析工作。可以使用Open3D提供的函数从文件中读取点云数据，也可以通过自定义代码生成点云数据。以上就是使用Open3D库实现DBSCAN聚类算法在点云数据中的应用的完整代码。
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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。
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