PCL分割方法：区域生长分割算法（RegionGrowing）

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最新推荐文章于 2025-10-13 08:45:36 发布
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#PCL #点云分割

一位有梦想的田园犬在信息技术领域的探索与分享，涵盖了从编程到系统架构的多个方面，旨在传递对技术的热情和追求。
第87章：PCL RegionGrowing 区域生长
yumeiguo的博客
04-29 171
区域生长（Region Growing）是一种基于相邻点的局部特征相似性进行分割的点云处理方法。通过这种方法，算法从一个种子点开始，依据邻域点的特征（如法线、曲率等）将这些点逐渐加入到当前区域中，直到满足一定的条件为止。区域生长方法常用于点云的平面或物体分割。在PCL中，分割算法可以使用点云中的特征（例如法线）来进行区域生长。该算法的优点是可以根据点云的局部几何特征来进行分割，不需要全局的信息，适用于结构较为复杂的场景。
PCL 点云区域生长分割
weixin_43896283的博客
06-16 595
区域生长分割（RegionGrowing）:是一种改进的ICP（Iterative Closest Point）算法，用于处理3D点云配准问题，特别是在存在噪声、外点（不匹配点）或数据分布不均等复杂情况下。 基本思想：首先依据点的曲率值对点进行排序，之所以排序是因为区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在的区域即为最平滑的区域，一般场景中平面区域较大，这样从最平滑的区域开始生长可减少分割区域的总数，提高效率。
基于区域生长的图像分割算法！
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weixin_37737254的博客
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图像分割的目的是将图像划分为多个不同的区域，所以我们可以直接从寻找图像中的区域来设计分割算法。区域生长正是一种基于区域寻找的传统图像分割算法。区域生长基本原理区域生长（Region Growth）算法是一种基于区域的传统图像分割算法。区域生长可以根据预先定义的生长规则将像素或者小区域不断组合为更大区域的过程。具体地，区域生长是从一组初始种子点出发，通过预先定义的区域生长规...
【C++】pcl中的Region Growing（区域生长）算法
Zhang_Chen_的博客
09-27 7702
1.如何使用PCA估计一个点云的表面法线；2.pcl中点云的简单滤波(直通滤波、体素网格滤波)；3.三维点云的区域生长聚类算法；4.二维图像的区域生长聚类算法
3D点云质量提升：用Open3D实现基于区域生长的法向量细化技术
最新发布
gitblog_01079的博客
10-13 357
你是否遇到过点云模型表面粗糙、法向量杂乱导致渲染效果差的问题？本文将介绍如何使用Open3D中的区域生长算法对法向量进行优化，让点云模型表面更平滑自然。读完本文你将掌握：点云法向量估计原理、区域生长平滑算法实现步骤、参数调优技巧以及实际应用案例。 ## 点云法向量估计基础 点云（Point Cloud）是由大量三维坐标点组成的数据集，广泛应用于逆向工程、自动驾驶等领域。法向量（Normal V...
PCL点云库——区域增长分割
fei_12138的博客
11-28 5828
区域增长分割 　　区域生长算法是利用了法线、曲率和颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。适用于特征均匀的连通目标。通过设定的约束条件并结合分割数据的融合需求，利用场景中物体的特征将不同的目标物体从场景中分割出来。PCL中调用区域生长分割类pcl::RegionGrowing，实现区域生长分割算法，算法的目标是按照平滑一致性约束条件合并足够近的点，因此算法的输出是一组集群，且每个集群上的点位于同一个光滑表面。该算法是一种基于点的法线角度差的分割，通过比较种子点与其邻域点之间的法线夹角，将小于平滑阈值(人为设定
区域生长影像分割算法
CGG的博客
12-24 823
区域生长及其实现(matlab)
Python项目实战：基于区域生长的分割算法
shinuone的博客
09-25 2111
区域增长算法是一种用于图像分割方法，将相邻像素按照一定的相似性合并成一个区域。
PCL 区域生长分割（Segmentation_RegionGrowing）
xhm01291212的博客
09-12 658
对于分割建筑物或地面的各个平面，有较好的效果，工作中经常使用。3.关键函数（1）法向量夹角的阈值，超过这个夹角，即认为不在一个平面上（2）曲率的阈值，超过这个阈值，即认为不在一个平面上。
PCL 点云分割 区域生长算法分割
纵马踏花向自由
11-12 424
区域生长算法（Region Growing Algorithm）是一种基于点的局部特征（如法线、曲率、颜色等）进行点云分割的技术。它通过从一个种子点出发，检查其邻域中的点是否满足特定的生长条件（如法线方向相似、点之间的距离较小等），将邻域中的点加入到当前簇中，从而逐步扩展出一个完整的区域。这种方法特别适用于处理具有相似几何特征的点云区域，例如平面区域、曲面区域等。
PCL 点云分割 区域生长分割算法及源代码
hgaohr1021的博客
07-12 2205
【代码】PCL 点云分割 区域生长分割算法及源代码。
图像分割 区域生长算法
05-03
基于区域相似的图像分割 matlab的区域生长算法
基于区域生长的图像分割
12-25
基于区域生长的图像分割，可以自己设置区域生长点。区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。
使用区域增长算法进行分割
11-21
在pcl库1.7.1下 使用区域增长算法对点云进行分割
64位系统配置PCL 1.8.0+VS2013测试程序——RegionGrowing
06-06
用于测试PCL1.8.0安装是否正确的新版本特有代码，已用PCL1.8.0和VS2013编辑好。包含整个工程，可直接用VS2013打开.sln文件运行。详细安装与测试方法见于我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/liukunrs/article/details/80263804
PCL区域增长分割
自动驾驶行业学习、交流
12-21 8767
代码 #include <iostream> #include <vector> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/search/search.h> #include <pcl/search/kdtree.h> ...
基于区域生长的图片分割算法
weixin_39086917的博客
10-29 759
区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 区域增长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象...
区域生长法分割
weixin_47360674的博客
06-24 2793
区域分割区域生长法 区域生长法 区域生长法的基本思想就是将具有相似性的像素集合起来形成一个区域。 具体做法就是，首先选择一个种子点，通过比较种子点邻域的相似性，将邻域中满足相似性准则的像素归入种子点所在的区域，然后将这新的像素点定为种子点，重复上述过程，直到没有满足相似性准则的新的邻域像素点产生为止。通过区域生长，一个区域就形成了。 有三个关键性的问题： 1.种子点的选择问题，如何选择代表所需区域的种子点？ 借助具体问题的特点来进行选择。 2.生长过程中停止生长的条件是什么？ 一般是再没有满足生长准则的像素
基于区域生长算法的图像分割python_基于区域生长分割算法在医学图像中的研究...
weixin_39618574的博客
12-10 1074
何颖+张星阳+赵金龙摘要：将目标图像利用具体的算法操作将待处理图像分割成几个特定的、分别具有独特性质的区域，并把目标区域和背景分离出来，分割结果的好坏直接关系着图像的进一步分析。通过区域生长法对右心室MRI图像进行分割算法研究，区域生长法要想区域分割算法能够成功的三个重要因素是，选择合理的种子点像素，设计针对特定图像合理的生长准则，制定合理的生长停止的条件。通过采用置信连接与孤立连接分割法的对比，...
pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> 使用
01-25
下面是一个完整的示例代码片段来展示如何利用 `pcl::RegionGrowing` 进行点云数据集上的区域增长分割操作: ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> ...
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