PCL 点云分割 K-最近邻图算法分割

最新推荐文章于 2025-01-22 09:18:30 发布
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分类专栏： PCL点云算法与实战案例 文章标签： 算法 c++ 3d 计算机视觉
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目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1创建图分割对象

2.1.2可视化

2.2完整代码

三、实现效果

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

一、概述

        在3D点云处理中，分割是一个非常重要的步骤，尤其是在点云中提取目标物体或去除背景部分时。最小图割（MinCut）算法是一种基于图论的分割方法，它通过最小化图的割边权重，达到将点云分成不同的部分的效果。通过将每个点视为图中的一个节点，点云之间的关系通过边权重进行定义。最小图割算法将图分为前景和背景，常用于机器人视觉、环境建模和目标检测等应用中。

        本文将介绍如何通过PCL（Point Cloud Library）实现最小图割算法进行点云的分割。我们会首先加载点云数据，应用直通滤波器进行预处理

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PCL：基于颜色的区域生长分割
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【PCL】（二十四）基于颜色的区域生长分割点云
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二是在分割之后，合并具有相近颜色的簇，将平均颜色值具有较小差异的两个相邻聚类合并在一起。另外，如果一个簇的点数如果小于用户定义的值，则将与其最近的相邻簇合并。一是它使用颜色值判断点是否属于一个聚类簇，而不是法线。基于颜色的区域生长分割与。
PCL学习笔记（二十七）-- 基于颜色的区域生长分割
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一、简介 该算法与区域生长算法一样，是基于同一策略之上的，其基本思想可参考区域生长算法相关章节。与区域生长算法相比，该算法主要有两个不同之处。第一，该算法用颜色测试代替了法线测试。第二，利用合并算法来控制过分割或欠分割。分割过程中，若两个相邻聚类的平均颜色相差较少，则将这两个聚类合并。然后进行第二步合并，在此步骤中，检查每一个聚类所包含的点的数量，如果这个数量小于用户定义的值，则当前这个聚类与其最近邻聚类合并在一起。 二、代码分析 1）首先，从磁盘中读取点云数据，输入的点云数据必须带有...
PCL 点云压缩算法-Octree空间分割算法
weixin_43896283的博客
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Octree点云压缩算法：是一种用于表示三维空间中的点云数据结构。它将空间划分为一个八叉树，每个节点可以有最多八个子节点，代表了一个正方形的子空间。通过递归地将空间划分为更小的子空间，可以将点云数据组织成一个层次结构。每个节点可以保存在该空间内的点云数据，从而实现高效的点云数据存储和查询。
PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）
纵马踏花向自由
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本专栏将深入探讨PCL（点云库）的基础算法，旨在帮助读者掌握点云处理的核心技术。内容涵盖点云的采样、过滤、配准、分割等基础操作，并结合实际案例，展示这些算法在工程中的应用。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能通过本专栏加深对PCL的理解，提升在三维数据处理领域的技能。
CloudCompare与PCL点云分割：最小割算法
LdjyHtml的博客
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最小割算法是一种强大的点云分割方法，可以有效地将点云数据划分为具有不同特征的子集。图割问题是将图划分为两个子图的问题，其中每个子图表示一个点云分割的结果。邻接图是一个无向图，其中每个点表示点云中的一个点，而边表示点之间的连接关系。常见的构建邻接图的方法包括基于距离阈值的K近邻算法和基于半径阈值的半径搜索算法。然后，我们使用SpectralClustering类进行最小割算法的实现，并将得到的分割结果可视化展示。最小割算法基于图割理论，将点云分割问题转化为图论问题，通过最小化图割的代价函数来实现分割。
【PCL】Segmentation 模块—— 基于图割算法的点云分割（Min-Cut Based Segmentation）
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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。
pcl 基于颜色的区域生长分割
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基于颜色的区域生长分割： 基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的，只不过比较目标换成了颜色。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，比较适合用于室内场景分割。 尤其是复杂室内场景，颜色分割可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。哪怕是高低不平的地面，设法用采样一致分割器抽掉平面，颜色分割算法对不同的颜色的物体实现分割。 算法主要分为两步： （1）分割，当前种子点和领域点之间色差小于色差阀值的 视为一个聚类。 （2）合并，聚类之间的色差小于色差阀值和并为一个聚..
采样一致性探测平面
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PCL中所列有两个RANSAC与LMedS两种采样方法，原理在这里不做详细介绍了。但是涉及到如何将分割的对象单独保存出来，以及使用不同颜色进行显示，官网上介绍比较少。现给出一个案例，进行讲解，以RANSAC探测平面为例，其他的以及LMedS不再做详细介绍。 //RANSAC探测多个平面 #include<pcl\point_types.h> #include <p...
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点云数据的分割是三维重建、机器人视觉等领域中的核心技术之一。区域生长算法（Region Growing）是一种常见的基于邻域信息的分割方法。基于颜色的区域生长算法通过点云中的颜色信息进行区域划分，适用于点云中颜色较为明显的物体分割。 本文将介绍如何使用PCL库实现基于颜色的区域生长算法。具体步骤包括点云数据的读取、法向量和表面曲率的估计、区域生长分割的实现、结果的保存和可视化。
第八周PCL学习-点云分割（八）
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目录 一、点云分割 1.1 概述 1.2 PCL库中点云分割方法 1.3 算法原理 1.3.1 Plane model segmentation (平面模型分割） 1.3.2 算法原理 1.2 算法原理 1.4 实验 二、总结 三、参考文献 前言 点云分割往往是许多应用的前提，例如，在逆向工程CAD/CAM 领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好地进行孔洞修复 、曲面重建、特征描述和提取，...
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内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，可放心复制粘贴。
pcl基于颜色的区域增长点云分割
m0_50046535的博客
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在本教程中，我们将学习如何使用实现的基于颜色的区域增长算法。该算法基于与区域增长分割教程中描述的相同概念。基于颜色的算法有两个主要区别。第一个是它使用颜色而不是法线。第二个是它使用合并算法进行过分割和欠分割控制。让我们来看看它是如何完成的。分割后，尝试合并颜色相近的簇。将平均颜色差异较小的两个相邻簇合并在一起。然后进行第二个合并步骤。在此步骤中，每个集群都通过其包含的点数进行验证。如果此数字小于用户定义的值，则当前集群将与最近的相邻集群合并。源码：创建 region_growing_rgb_segmenta
PCL点云分割之最小分割算法
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了解下最小分割算法，感觉对我的用处不是很大，我目前在了解关于移动无物体进行实时分割，最小分割算法是针对静态的物体进行的，并且设置的参数也比较多，还需要对分割的物体的中心点进行保存，如果中心点可以进行实时更新，硬件的处理能力够好的话也可以进行实时检测。 参考论文的地址PCL官方教程： 最小分割算法 该算法是将一幅点云图像分割为两部分：前景点云（目标物体）和背景物体（剩余部分） 如果要...
PCL RGB彩色点云分割，基于HSV
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将点云从RGB空间转换到HSV空间然后通过Hue来筛选点云 直接上代码 // 头文件可能放的有点多，很多用不到 #include<iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <boost/shared_ptr.hpp> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/io/io.h> #
PCL 点云分割——利用点云库实现高效的三维数据处理
api_debug626的博客
09-22 187
点云分割是计算机视觉中一个重要的任务，它旨在将点云数据划分为不同的物体或部分。PCL（Point Cloud Library）是一个广泛使用的开源点云处理库，拥有丰富的功能和强大的性能。本文将介绍如何使用PCL库实现高效的点云分割，并提供相应的源代码。总结起来，本文介绍了如何使用PCL库实现高效的点云分割，并提供了相应的源代码。接下来，我们可以使用PCL库提供的各种滤波器对点云数据进行预处理。接下来，我们可以使用PCL库提供的Segementation模块对点云数据进行分割。
基于PCL的点云切片算法
QsPascal的博客
09-25 512
通过创建条件滤波器和调用滤波器对象的filter函数，我们可以对点云数据进行切片操作，并得到切片后的点云数据。点云切片是一种常用的点云处理技术，它可以将点云数据按照特定的切片方式进行分割和提取，从而实现对点云数据的进一步分析和处理。在主函数中，我们首先读取一个点云文件，然后调用切片函数进行点云切片操作，并将切片后的点云数据保存到另一个文件。通过调用切片函数，我们可以将输入点云数据按照指定的切片阈值进行切片，并得到切片后的点云数据。该函数接受一个输入点云和一个切片阈值作为参数，并返回切片后的点云数据。
调用PCL点云库写一段点云分割的算法
04-05
以下是使用PCL点云库实现基于欧几里得聚类的点云分割算法示例代码： ```c++ #include #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #...
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