PclSharp--基于颜色的区域生长分割

PCL库在C#中的颜色区域生长点云分割实现

最新推荐文章于 2023-08-15 10:28:08 发布

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#c# #算法

这篇博客介绍了如何使用PCL库在C#环境中实现颜色区域生长点云分割算法。首先，从.pcd文件读取点云数据，接着进行法线估计和直通滤波。然后，应用区域生长算法，根据颜色差异合并聚类，并通过设置阈值和最小聚类大小避免过分割和欠分割。最后，显示分割后的彩色点云并进行交互式查看。

1、给予颜色的区域生长分割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。
2、代码：

using PclSharp;
using PclSharp.Common;
using PclSharp.Features;
using PclSharp.Filters;
using PclSharp.IO;
using PclSharp.SampleConsensus;
using PclSharp.Search;
using PclSharp.Segmentation;
using PclSharp.Std;
using PclSharp.Struct;
using System;
using System.Numerics;

namespace PclSharpTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine($"C#--PclSharp算法库测试：");

bool Bool_cutting = false;
bool bn = true;