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PCL 改進(jìn)快速歐式聚類

2年前作者：點(diǎn)云俠分類：Toy博客閱讀(14)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了PCL 改進(jìn)快速歐式聚類。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

一、概述

??【論文復(fù)現(xiàn)】——FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation一文嚴(yán)格按照論文中描述的方法進(jìn)行算法的復(fù)現(xiàn)，未添加點(diǎn)云聚類分割方法中通用的約束條件閾值。本文對代碼中該不足之處進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。

二、代碼實(shí)現(xiàn)

FastEuclideanCluster.h文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-595751.html

#pragma once
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>

到了這里，關(guān)于PCL 改進(jìn)快速歐式聚類的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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PCL 點(diǎn)云組件聚類
該算法與歐式聚類、DBSCAN聚類很是類似，聚類過程如下所述： 1. 首先，我們需要提供一個(gè)種子點(diǎn)集合，對種子點(diǎn)集合進(jìn)行初始的聚類操作，聚類的評估器（即聚類條件），可以指定為法向評估，也可以是距離評估，以此我們就可以提取出點(diǎn)云中各個(gè)位置的組件部分。 2. 合并
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點(diǎn)云數(shù)據(jù)做簡單的平面的分割三維場景中有平面，杯子，和其他物體實(shí)現(xiàn)歐式聚類提取對三維點(diǎn)云組成的場景進(jìn)行分割
點(diǎn)云分割是根據(jù)空間，幾何和紋理等特征對點(diǎn)云進(jìn)行劃分，使得同一劃分內(nèi)的點(diǎn)云擁有相似的特征，點(diǎn)云的有效分割往往是許多應(yīng)用的前提，例如逆向工作，CAD領(lǐng)域?qū)α慵牟煌瑨呙璞砻孢M(jìn)行分割，然后才能更好的進(jìn)行空洞修復(fù)曲面重建，特征描述和提取，進(jìn)而進(jìn)行基于3D內(nèi)
2024年02月10日
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前面多篇博客都提到過，要善于從官網(wǎng)去熟悉一樣?xùn)|西。API部分詳細(xì)介紹見 Point Cloud Library (PCL): Module registration 這里博主主要借鑒Tutorial里內(nèi)容（博主整體都有看完） Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation 接下來主要跑下Registration中的sample例子一.直接運(yùn)行下How to use iter
2024年02月12日
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訂閱說明：如果要訂閱，先看鏈接內(nèi)容看鏈接內(nèi)容看鏈接內(nèi)容：訂閱先看此內(nèi)容文章目錄： 3D視覺個(gè)人學(xué)習(xí)目錄處理結(jié)果文章中提供的深度圖像，深度圖像一般以.tiff和.png保存，可以通過Opencv中的
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??PCL中計(jì)算點(diǎn)云法向量的方法采用的是Eigen庫中的矩陣分解法，在閱讀Open3D源碼時(shí)發(fā)現(xiàn)Open3D集成了一種快速計(jì)算法向量的方法，該方法采用的文獻(xiàn)A robust algorithm for finding the eigenvalues and eigenvectors of 3 × 3 symmetric matrices中提到的數(shù)值優(yōu)化算法。 ??仔細(xì)研究該論文會(huì)發(fā)現(xiàn)其計(jì)
2024年02月07日
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對于空間中的這樣一組點(diǎn)：大致呈直線分布，散亂分布在直線左右，我們可采用最小二乘方法擬合直線，更進(jìn)一步地，可以通過點(diǎn)到直線的投影，最終得到一組嚴(yán)格呈直線分布的點(diǎn)，同時(shí)，這個(gè)結(jié)果也可以驗(yàn)證最小二乘擬合得到的直線參數(shù)是否正確，使用下面的代碼可以得到
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1、本文內(nèi)容 pcl的區(qū)域生長算法的使用和原理 2、平臺(tái)/環(huán)境 cmake, pcl 3、轉(zhuǎn)載請注明出處： https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/131927376 參考：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/region_growing_segmentation.html#region-growing-segmentation https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124097186
2024年02月15日
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NumPy 轉(zhuǎn) open3d.PointCloud 參考: https://www.codenong.com/cs106756630/ numpy轉(zhuǎn)open3D需要借助Vector3dVector函數(shù)，這樣可以直接賦值與open3d.PointCloud.points，具體操作如下，假設(shè)(x, y, z)、(n_x, n_y, n_z)、(r, g, b)分別是一個(gè)n*3numpy數(shù)組(這三者不一定全部需要)，則對于點(diǎn)數(shù)，法向量和顏色的轉(zhuǎn)換都可以借
2024年02月10日
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??LCCP是Locally Convex Connected Patches的縮寫，算法大致可以分成兩個(gè)部分：基于超體聚類的過分割。在超體聚類的基礎(chǔ)上再聚類。 /
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3D點(diǎn)云處理--論文-PCL內(nèi)部實(shí)現(xiàn)：Detecting Holes in Point Set Surfaces
2023年08月27日
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