PCL使用RANSAC算法做聚类分割

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
阅读量472 收藏
点赞数 1
分类专栏： PointCloud点云处理算法 文章标签： 聚类 算法 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43047324/article/details/130462738
版权
本文介绍了使用RANSAC算法在PCL库中进行点云聚类分割的方法。首先展示了算法应用的效果图，包括原始点云、抽取的平面和点云。接着详细解释了RANSAC算法的工作原理，包括模型拟合、内点和外点的判断、迭代过程以及超参数设置。最后给出了代码实现，涉及的关键参数包括模型类型、算法类型、迭代次数和距离阈值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 效果图

抽取后的平面
在这里插入图片描述

抽取出来的点云
在这里插入图片描述

原始点云
在这里插入图片描述

2.算法简介

这里主要用到了RANSAC算法，即random sample consensus。
Algorithm:

  1. 设置一个用来拟合点的模型，随机选取一部分点作为内点inliers，拟合模型。
  2. 用剩余的其他点带入该模型中计算，若不符合模型则定性为外点，否则为内点
  3. 如果有足够数量（自己设定）的点都是该模型的内点，则说明模型足够好了
  4. 若没有足够的点作为内点，则调整模型参数，从步骤2开始重新迭代，直至满足步骤3的迭代终止条件为止
  5. 最后，使用
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL 欧式聚类（GPU版本）
dayuhaitang1的博客
07-30 672
PCL 欧式聚类（GPU版本）
PCL 点云密度聚类算法：DBSCAN
.
07-26 2155
本文介绍了PCL库中实现的DBSCAN聚类算法，该算法可以在不依赖数据分布的情况下对点云数据进行聚类分析。DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，通过寻找数据集中的高密度区域来进行聚类，并将低密度区域的点标记为噪声点。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的点云滤波、特征提取和配准等功能，广泛应用于三维视觉和机器人领域。在PCL库中，DBSCAN算法被实现在pcl::search::Search类的派生类pcl::search::Search。
点云PCL学习笔记-分割segmentation-RANSAC随机采样一致性算法&&欧式聚类提取
禾烁的博客
08-24 2591
随机采样一致性算法RANSAC 程序实例参考网址： https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/random_sample_consensus.html?highlight=console#the-explanation PCLAPI文档： https://pointclouds.org/documentation/ 应用主要是： 1、对点云进行分割，根据设定不同的几何模型（PCL中主要支持的模型有：空间平面、直线、二维或三维圆周、圆球、锥
PCL之点云分割算法概述
ancy的博客
12-15 1516
PCL中提供了点云分割的基础数据结构和部分通用算法,目前实现的算法主要是基于聚类分割思想和基于随机采样一致性的分割算法,以下对这两种方法的原理进行介绍: 1) 基于聚类分割算法 在聚类方法中每个点都与一个特征向量相关联, 特征向量又包含若干个几何或者辐射度量值.然后, 在特征空间中通过聚类的方法(如K-mean法,最大似然方法和模糊聚类法)分割点云数据.聚类分割的基本原理为:考察m个数据点,在m维空间内定义点与点之间某种性质的亲疏聚类,设m个数据点组成n类,然后将具有最小距离的两类合为一类, 并重新计算
PCL超体聚类
weixin_34268169的博客
04-11 671
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...
pcl欧式聚类
Yisnow.的博客
08-19 433
用KD-Tree找到离他最近的n个点，判断这n个点到。4、当Q再也不能有新点加入了，则完成搜索了。将距离小于阈值r的点。找到一点，重复步骤1，找到。
PCL 欧式聚类（Segmentation_EuclideanClusterExtraction）
xhm01291212的博客
09-11 1243
2）更换初始点P的位置（红色簇已聚类，被剔除，因此只能在其他点云中得到初始点P）。假设更换后的初始点P在蓝色簇中，再进行1）的步骤，摸出蓝色簇。（2）对P进行邻近搜索，获取其在用户设定的距离阈值内的所有点云点。1）我们首先通过距离阈值，不停摸完附近点云，直到摸无可摸，得到红色簇的点云簇。（5）重新设置未聚类的点云初始点P，再进行如上步骤，直到聚类得到所有点云。（4）不停迭代（2）（3），得到一簇符合距离阈值的点。（3）一簇点包含的最大点数（大于这个点数不当作点云簇）（4）得到的结果为分簇之后的点云索引。
PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性 平面模型分割 欧氏距离分割 区域聚类分割算法 最小分割算法 超体聚类 渐进式形态学滤波器
热门推荐
万有文的博客
04-09 1万+
点云分割 博文末尾支持二维码赞赏哦_ 点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分， 使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提， 例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割， 然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取， 进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 点云的分割与分类也算是一个大Topic了，这里因为多了一维就和二维图像比...
基于 RANSAC 的地面分割与聚类算法
点云兔子的博客
02-17 1306
激光雷达采集无人驾驶系统驾驶环境时，由于地面点云形状固定，增加点云信息计算量；同 时存在地面纹理杂乱并含有部分离群点，大幅度降低三维车辆检测的精度。RANSAC 算法是剔除地面点云最简单的方法之一 ， RANSAC 算法首先通过随机采样从测试点集中选取一个子集进行参数估计。运用所有测试数据集对该估计模型进行检验，根据测试样本集中 数据对模型的支持度，确定地面估计的正确性。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
最新发布
点云侠的博客
01-18 60万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年6月2日。
基于PCL的RANSAC算法分割提取多个球体
DevGlider的博客
08-15 227
在计算机视觉和点云处理领域，RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计算法，用于从数据中估计模型参数。PCL（Point Cloud Library）是一个强大的点云处理库，提供了各种点云处理算法和工具。通过以上操作，我们成功地使用PCL的RANSAC算法分割提取了多个球体。每次提取完一个球体后，我们需要从原始点云中移除已提取的球体部分，以便继续寻找新的球体。方法执行分割，获取满足条件的内点集合和估计的球体系数。最后，我们将提取到的每个球体的中心坐标和半径打印出来。
PCL MeanShift点云聚类（C++详细过程版）
点云侠的博客
06-12 2186
均值漂移MeanShift算法用于点云聚类的C++详细过程代码实现。
基于 PCL 实现三维点云欧式聚类
weixin_45205097的博客
06-06 989
介绍了欧式聚类的基本原理，给出了 PCL 中的欧式聚类用例和参数解析。
PCL高斯混合聚类
Jared_Chen的博客
04-21 696
GMM 聚类算法通过假设数据集中的每个簇都服从一个高斯分布来建模数据，并使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）方法估计 GMM 的参数。E 步骤通过使用贝叶斯定理计算每个数据点属于每个簇的概率，即计算每个簇的后验概率。在这个过程中，需要计算当前估计的 GMM 参数对应下，每个数据点属于每个簇的概率。M 步骤根据 E 步骤计算得到的后验概率以及每个簇的先验概率，在最大化似然函数的意义下更新 GMM 的参数，包括每个簇的均值、协方差矩阵和先验概率。
PCL 连通域点云聚类（C++详细过程版）
点云侠的博客
12-03 688
使用PCL实现的基于连通域的点云聚类算法
pcl源码分析之欧式聚类
weixin_39425383的博客
08-14 386
聚类是点云处理的常规操作之一，在此将pcl的聚类源码分析总结一下。分析了下pcl欧式聚类这块的源码，不管是代码风格还是算法设计思路都很有收获。
PCL 点云组件聚类
dayuhaitang1的博客
08-27 963
PCL 点云组件聚类
PCL 欧式聚类
weixin_39354845的博客
04-13 587
物以类聚，人以穷分，大概就是这个意思。
PCL 聚类：基于角度的点云分割算法
JbPatch的博客
09-23 279
而点云分割是点云处理中的一个重要任务，旨在将点云数据分割成不同的部分，以便进一步分析和处理。本文将介绍一种基于角度的点云分割算法，用于聚类相似角度的点云。基于角度的点云分割算法是一种常用的点云处理方法，用于将点云数据分割成不同的部分。通过计算点云中点的法向量之间的角度，可以判断点云的方向性特征，并将相似角度的点聚类到同一个分割中。法向量估计：对输入的点云数据进行法向量估计。基于角度的点云分割算法通过计算点云中点的法向量之间的角度来实现分割。算法的主要思想是将点云中的点根据它们的法向量聚类到不同的分割中。
python pycharm 命名规范
03-21
在Python中，通常遵循以下命名规范： 1. 变量名和函数名使用小写字母，单词之间使用下划线分隔，例如：my_variable。 2. 类名使用驼峰命名法，即每个单词的首字母大写，例如：MyClass。 3. 常量名使用全大写字母，单词之间使用下划线分隔，例如：MY_CONSTANT。 4. 私有变量和函数名以一个下划线开头，例如：_private_variable。 5. 避免使用单个字符作为变量名，除非是临时变量。 6. 尽量使用有意义的变量名和函数名，以提高代码的可读性。 对于PyCharm这个Python集成开发环境，它本身并没有强制要求特定的命名规范。但是，PyCharm提供了一些功能来帮助你遵循良好的命名规范： 1. 代码审查：PyCharm可以检查你的代码是否符合PEP 8规范（Python官方的代码风格指南）。 2. 自动重命名：PyCharm可以自动重命名变量、函数、类等，确保所有引用都被正确更新。 3. 代码补全：PyCharm可以根据你输入的前缀自动补全变量、函数等的名称，减少拼写错误的可能性。 总结一下，Python的命名规范主要是为了提高代码的可读性和可维护性。而PyCharm作为一款强大的开发工具，可以帮助你遵循这些规范并提高开发效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ಥ_ಥLeerorz

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值