pcl点云聚类方法

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:32 发布
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#点云聚类

本文详细介绍了点云聚类中的欧式聚类分割方法，通过创建Kd树对象和点云索引向量进行聚类存储。讨论了如何设置合适的聚类搜索半径ClusterTolerance，以及如何利用setMinClusterSize和setMaxClusterSize限制聚类大小。内容涵盖从点云索引向量中提取并分割聚类的过程。

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本节记录下点云聚类方法

1.欧式聚类分割方法

//为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。

pcl::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree);
tree->setInputCloud (cloud_filtered);//创建点云索引向量，用于存储实际的点云信息

首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。请注意： cluster_indices是一个向量，对每个检测到的聚类，它都包含一个索引点的实例，如cluster_indices[0]包含点云中第一个聚类包含的点集的所有索引。

std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
pcl::Euclidean
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