在图像分割中常常用到前景与背景的分割处理，而在点云处理中，对于给定点云数据，分割的目标是将具有相似特征的点聚类成均匀区域，根据分割结果应用于各个方面的场景分析，一般的方法是根据输入点云的网格构建图形，使用边界线的法线，平滑度或者是凹凸性等信息进行聚类分割。分割的方法（可应用于2D图像和3D点云数据）：凹凸性分割，分水岭分析，层次聚类，区域增长以及频谱聚类基于传统的方法：Graph Cuts，包含了
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2023-12-01 20:04:05
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论文出处：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation简介点云聚类在许多点云应用领域（如测绘、移动机器人、自动驾驶以及智能制造）起着至关重要的作用。而现有的点云聚类算法主要可以划分为基于点的聚类和基于体素的聚类；基于点的聚类，主要指基于原始点云的聚类，该方法通常受限于点密度、点数以及类簇大小的不一致性，从而使得其效
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2023-08-01 21:12:43
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1、DBSCAN算法原理DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，其将点分为核心点与非核心点，后续采用类似区域增长方式进行处理。下图为DBSCAN聚类结果，可见其可以对任意类别的数据进行聚类，无需定义类别数量。
DBSCAN聚类说明 DBSCAN聚类过程如下： 1、首先，DBSCAN算法会以任何尚未访问过的任意起始数据点为核心点，并对该核心点进行扩充。这时我们给定一个半径/距离ε，任何和核心点
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2024-05-07 15:40:19
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首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路
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2024-03-07 11:24:56
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无人驾驶传感器融合系列（二）——激光雷达点云的聚类原理及实现本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构k
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2024-03-25 22:33:32
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一.项目说明①数据集 ModelNet总共有662中目标分类，127915个CAD，以及十类标记过方向朝向的数据。其中包含了三个子集： 1、ModelNet10：十个标记朝向的子集数据； 2、ModelNet40：40个类别的三维模型； 3、Aligned40：40类标记的三维模型。 这里使用了ModelNet40，并且归一化了，文件中的数据的意义：
从本文开始，我将近一年的课题学习与研究，已分片的形式来记录和展示。将通过这几篇博文的介绍，展示自己的学习和研究过程中采用的方法及其相关结果显示。 下图所示为基于位置的机器人视觉伺服反馈控制方法，本课题侧重于视觉伺服反馈部分中的场景超长杆件的目标识别及杆件的位姿估计。本篇博文将介绍数据的采集以及数据的预处理等相关内容。一、场景数据采集 点云数据通常由深度图生成，本文基于双目视觉成像原理获取深度图，红
Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
# Python点云聚类指南
在计算机视觉和机器人领域，点云（Point Cloud）是一个重要的数据结构，通常用于表示三维空间中的物体。点云聚类是将点云中的点按照一定的特征分组，这对于物体识别和分割等应用十分重要。本文将为您介绍如何使用Python进行点云聚类的步骤以及相应的代码实现。
## 流程概述
以下是进行点云聚类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
点云概述一、什么是点云二、点云从哪来1. 三维激光雷达扫描2. 照相机扫描3. 逆向工程三、点云的分类四、点云的相关处理1. 点云分割2. 点云补全3. 点云上采样4. 点云压缩5. 点云配准6. 点云目标检测 一、什么是点云点云（point cloud）是空间中点的数据集，可以表示三维形状或对象，通常由三维扫描仪获取。点云中每个点的位置都由一组笛卡尔坐标描述，有些可能含有色彩信息或物体反射面强
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2024-05-27 07:03:11
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经过一周的综述撰写，深感点云算法应用之浩瀚，只能仰仗前辈们的文章作一些整理： 点云硬件： 点云获取技术可分为接触式扫描仪、激光雷达、结构光、三角测距（Triangulation）、以及立体视觉等多种。最近二十年，点云获取设备有突飞猛进发展。经过20多年的发展，三维激光扫描硬件在稳定性、精度、易操作性等方面取得了长足的进步，尤其在机载/车载/地面三维激光扫描方面进展显著，其中具有
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2024-08-09 00:12:21
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距
文章导读本文针对自动驾驶中三维点云的道路目标聚类进行讲解，从聚类算法的原理出发，介绍几种常用的点云障碍物聚类算法，并对比分析算法的优劣和适用场景，从工程角度给出算法的优化方式。1什么是聚类算法聚类就是按照某种特定的标准把一个数据集分割成不同的簇，使得同一个簇内的数据尽可能相似，不在同一个簇的数据差异尽可能大。常用的聚类算法包括以下几种：k-means是典型的基于划分的聚类算法，针对散落的点集，选定
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2024-01-09 15:51:00
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简介 深度学习已经成为了计算机视觉领域的一大强有力的工具，尤其在图像领域，基于卷积神经网络的深度学习方法已经攻占了绝大多数问题的高点。然而针对无序点云数据的深度学习方法研究则进展相对缓慢。这主要是因为点云具有三个特征：无序性、稀疏性、信息量有限。 以往学者用深度学习方法在处理点云时，往往将其转换为特定视角下的深度图像或者体素（Voxel）等更为规整的格式以便于定义权重共享的卷积操作等。 Point
作者： 不知道叫什么好点云里面的目标跟踪（Object Tracking），目前还可以算是一个比较新的话题（文章比较少）。本文介绍一篇点云目标跟踪相关的文章：https://github.com/HaozheQi/P2Bhttps://arxiv.org/pdf/2005.13888.pdf文章将3D点云里面的目标跟踪（Object Tracking）问题看作一个目标检测（Object
一、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，特征向量又包含了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何为一类，并重新计
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2024-01-29 06:35:55
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本文是在上文基础上，记录了一种点云聚类分割的处理流程。程序流程：
>初始化：
>说明命名空间
>定义计时器（double类型）
>定义点云类型 PointXYZRGB
>创建图像矩阵
>遍历深度图
>点云滤波
>平面分割(RANSAC)
>提取平面（展示并输出）
>点云聚类分割
>信息处理与输出
>结束
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2023-12-28 16:40:01
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本文主要内容：聚类算法的特点聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标准聚类的常见算法，原型聚类(主要论述K均值聚类)，层次聚类、密度聚类K均值聚类算法的python实现，以及聚类算法与EM最大算法的关系参考引用先上一张gif的k均值聚类算法动态图片，让大家对算法有个感性认识：其中：N=200代表有200个样本，不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇)，星星代表每个簇的簇心。算
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2023-08-01 20:07:57
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点云地面检测算法1 为什么对点云进行地面检测2 直接法3 地面拟合法3.1 平面方程和平面法向量的表示3.2 拟合地面方程Ax+By+Cz+d=04 条件筛选法5 总结 1 为什么对点云进行地面检测原因1： 从三维激光雷达获取的点云信息往往是稠密的，对三维点云进行分割segmentation或者聚类clustering是对点云的基本操作之一。在进行分割之前，首先将地面点提取出来，会加速后面的分割
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2023-11-07 09:59:48
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目前，前期大多数自动驾驶公司采用高精度惯导（imu+gnss+rtk）来实现高精度定位，但存在应用场景缺陷，无法应用隧道、高楼、林阴路等非开阔场景。所以感知定位方式应运而生，感知定位方式大多分为两种：视觉定位、激光雷达定位，本文将采用激光雷达定位方式。 硬件现在市面上激光雷达很多种：velodyne、速腾、禾赛、北科天绘。低成本考虑，本文将采用velodyne v
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2024-05-08 14:14:04
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