PCL实现点云目标分割——约束平面裁剪

已于 2024-03-15 22:44:41 修改
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分类专栏： PointCloud点云处理算法 文章标签： 算法 计算机视觉 c++
于 2023-10-06 18:19:30 首次发布
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版权
本文介绍了使用PCL库进行点云目标分割的方法，特别是通过约束平面裁剪和局部凹性计算。首先展示分割效果，接着解释利用3D点云的局部凹性作为无监督分割的依据，再详细阐述了算法原理，包括局部约束几何边界模型和贪婪切割策略。最后，探讨了如何计算和提取局部凹性以实现精确分割。

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

点云对象部分分割

效果图

原始点云请添加图片描述
邻接图Adjacency Graph请添加图片描述
红色表示Concave，白色表示Convex

超体素Supervoxel
请添加图片描述

超体素的法向量在这里插入图片描述
分割图请添加图片描述

原理介绍

我们人眼可以轻松分辨未知对象的不同部分，这可以当作是一种无监督的方法。当我们使用3D点云数据的局部凹性Concavity作为指标

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点云分割是根据点云的空间、几何和纹理等特征将点云划分为不同的部分，使得同一部分内的点云具有相似的特征。点云分割又分为区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。点云分割在许多应用中都是非常重要的，例如逆向工程、CAD建模、目标检测等。平面模型分割：这是PCL中最常用的点云分割方法之一。它通过识别点云中的平面模型，将点云分割为不同的平面区域。圆柱模型分割：这种方法用于识别点云中的圆柱体模型，并将点云分割为不同的圆柱体区域。欧几里得聚类分割。
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