点云的超体聚类与分割

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点云分割（分层聚类算法——成对链接（P-Linkage））
qq_48694523的博客
12-17 834
P-Linkage聚类算法首先计算每个数据点的特征值，例如2D数据点的密度和3D点云的平坦度。然后，对于每个数据点，在其自身和具有比其自身更大特征值的最近相邻点之间创建成对链接。可以通过以简单的方式沿着链接进行搜索来进一步发现初始聚类。然后，应用聚类合并过程来获得最终细化的聚类结果，该结果可以用于专门的应用程序。基于P-链接聚类，实现了一种有效的三维非结构化点云分割算法，该算法以三维点的估计表面的平坦度作为其特征。对于每个初始聚类创建一个切片，然后进行合并来获得最终的分割结果。
PCL点云处理之超体素聚类（九十八）
weixin_44329757的博客
01-31 1416
使用 pcl: : SupervoxelClustering 将点云划分为许多超体素集群，然后展示如何使用并可视化邻接信息和超体素本身。分割算法的目的是将图像中的像素分组成符合对象边界的感知有意义的区域。基于图形的方法，如马尔可夫网络(MRF)和条件随机域(CRF) ，已经变得流行起来，因为它们将图像中的关系低层上下文与对象级类知识结合起来。解决像素级图的成本导致了中级推理方案的发展，这种方案不直接使用像素，而是使用像素分组，即超像素，作为节点的基本级别。
PCL学习笔记（三十一）-- 基于超体素的点云分割
不学会C++不改名
07-29 6609
一、简介 超像素分割算法是将图像中的像素分割成符合目标物体边界的语义区域。基于图的算法，比如之所以MRF和CRF变得流行起来了，是因为该方法可以较好地融合高层语义只是和底层图像特征，消除高计算量的像素级图操作，而是转向中等级推理框架，该框架并不直接处理像素，而是使用像素群体，该像素群体被称作超像素。利用过分割的小区域，通过局部低层特征形成超像素。注意这里的像素和点云中的点对应，区别在于，点云一般是无序的，而像素都是有序的，不过都可以理解为对空间的一种离散采样表示。 二、代码分析 1）输...
3D点云--聚类算法详解（ Clustering）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-21 1109
本文全面解析3D点云聚类方法，从传统算法到深度学习，涵盖数学原理与代码实现。传统方法包括欧式聚类、DBSCAN和K-Means++，适用于不同场景（如均匀密度分割、噪声处理等）。深度学习方法如Superpoint Graph和PointNet++结合特征学习，提升复杂结构处理能力。文章对比了算法特性（预设K值需求、噪声鲁棒性等），并给出选型指南：实时性要求高选欧式聚类，含噪声数据用DBSCAN，语义引导场景推荐深度学习。最后分享了工程优化技巧（降采样、并行化等），为点云分割提供完整解决方案。
【PCL】—超体聚类点云分割算法详解
lemonxiaoxiao的博客
05-21 5860
参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html 1. 超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体（super voxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割（over segmentation），将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像素聚类.
超体素分割
12-18 4321
网上很多关于点云超体素的介绍，原理应该比较简单，但一直存在两个方面疑问： （1）体素或者块之间的相邻关系的构建，其中使用Octree可以构建体素将关系，但不知道怎么构建的，比较迷糊 （2）超体素的生成，按照区域增长原理，生成的块应该可以很大，尤其是在较大平面上时，但实际对块的大小控制比较理想 （3）多个目标交接处的点如何划分，即经过超体素划分后点均划分成块，单个点好像几乎不存在 这是超体素的原文:《Voxel Cloud Connectivity Segmentation - Supervoxels
PCL超体聚类
weixin_34268169的博客
04-11 682
超体聚类是一种图像的分割方法。 超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同，超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体，超体是对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像 素聚类形成超像...
基于超体素的图聚类用于室内点云的精确对象分割
yttt的博客
03-03 445
基于超体素的图聚类用于室内点云的精确对象分割
PCL超体素分割算法
yttt的博客
10-05 639
超体素分割算法-PCL
PCL学习：点云分割-超体素聚类
zfjBIT的专栏
07-09 1万+
参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html 1.超体聚类 　　 超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小...
（超）超体素
cocapop的博客
10-28 3145
PCL库中，超体素分割是一种基于点云体素的连通性分段算法（Voxel Cloud Connectivity Segmentation，VCC）。是一种应用在RGBD相机获取的点云数据中，通过使用基于三维空间的播种方法和使用颜色、几何特征的约束来实现点云的局部约束与聚类。点云体素连接性分割（VCCS）是一种从三维点云数据生成超像素和超体素的新方法。超体素：是二维算法简单的扩展到三维的应用。这种方法不能应用在三维的无序空间中，只能在有规则的体素中起作用。深度自适应的超像素分割算法（DASP）：通过增加。
PCL超体素
com1098247427的博客
11-29 584
超体素
超体聚类+LCCP实现
mthdxc的博客
11-27 8012
pcl的官方教程中有实现的代码，但之前一直得不到分割后带标记的点云，输出点云的label全部是0。最后发现，getlabelcloud()函数是可以得到有label且不为0的点云的，但是这个点云不可以使用pcl中的pcl::savePCDFile来保存成pcd文件，这样保存的pcd文件的label都是0，又没找到可视化的工具，所以就新建一个pcl::PointXYZRGB类型的点云，重新对其赋值，
PCL 点云超体素分割-SupervoxelClustering
weixin_39354845的博客
11-16 660
点云超体素分割-SupervoxelClustering
八种点云聚类方法（三）
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叶子的博客
05-01 1万+
八种点云聚类方法（三），含点云样例数据与源码
自动驾驶之3D点云聚类算法调研
mathlxj的博客
12-10 3103
3D点云聚类算法调研，包括基于欧氏距离的聚类、Supervoxel Cluster、Depth Cluster、Scanline Run Cluster
Python点云处理——K-means聚类算法
weixin_45413193的博客
05-15 1179
聚类（Clustering）是一种典型的非监督机器学习任务，用于将无标签的输入数据按照一定的特征来区分为不同的类别。与分类（Classification）相比，其不会生成有意义的类别标签。比如根据形状，对由若干片点云组成的数据集（“猫”、“狗”、“人”）进行聚类，不考虑错误，也只能得到三个类别（1，2，3），这三个类别只表示这个数据集在形状这一标准下可以被分成这三种不同类别，类别“1”有可能是“猫”、“狗”、“人”中的任何一种。
【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 3109
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。
pcl点云库欧几里得聚类分割分割
01-21
### 使用PCL点云库进行欧几里得聚类分割 为了实现点云数据中的欧式聚类分割，可以利用Point Cloud Library (PCL)，这是一个专门用于处理三维点云数据的强大工具集。下面提供一段完整的Python代码示例来展示如何执行这一过程。 #### 准备工作 确保安装了必要的依赖项以及配置好了开发环境之后，就可以按照如下方式编写程序： ```python import pcl from pcl import PointCloud_PointXYZRGB, EuclideanClusterExtraction def euclidean_cluster_segmentation(cloud): tree = cloud.make_kdtree() ec = cloud.make_EuclideanClusterExtraction() ec.set_ClusterTolerance(0.02) # 设置距离阈值为2cm ec.set_MinClusterSize(100) # 聚类最小点数限制 ec.set_MaxClusterSize(25000) # 聚类最大点数限制 clusters_indices = [] cluster_space = PointCloud_PointXYZRGB() ec.setInputCloud(cloud) ec.set_SearchMethod(tree) ec.Extract(clusters_indices) for j, indices in enumerate(clusters_indices): points = [] for idx in indices: points.append([cloud[idx][0], cloud[idx][1], cloud[idx][2]]) cluster_cloud = PointCloud_PointXYZRGB.from_list(points) filename = f'cluster_{j}.pcd' pcl.save(cluster_cloud, filename) if __name__ == "__main__": input_file = "input.pcd" output_dir = "./output/" cloud = pcl.load_XYZRGB(input_file) euclidean_cluster_segmentation(cloud) ``` 此段脚本首先加载了一个PCD文件格式的输入点云，并对其进行预处理以便后续操作；接着创建KD树加速最近邻搜索效率；最后通过调用`make_EuclideanClusterExtraction()`方法完成实际的聚类任务[^3]。 值得注意的是，在设置参数时可以根据具体应用场景调整`set_ClusterTolerance()`, `set_MinClusterSize()`, 和 `set_MaxClusterSize()`三个函数内的数值以获得更理想的效果[^1]。 对于C++版本的应用场景，同样遵循类似的逻辑结构，只是语法上有所区别。例如初始化项目构建系统(CMakeLists.txt): ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR) project(euclidean_clustering_example) find_package(PCL 1.7 REQUIRED COMPONENTS common io segmentation kdtree) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable (${PROJECT_NAME} src/main.cpp) target_link_libraries (${PROJECT_NAME} ${PCL_LIBRARIES}) ``` 以上即是对PCL中欧式聚类分割功能的一个简单介绍及其应用实例说明[^4]。
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