基于高度阈值分割的道路点云提取算法

### Otsu 阈值分割算法应用于点云数据 Otsu阈值分割是一种基于全局灰度直方图的自动二值化方法，广泛用于图像处理领域。然而，在点云数据处理方面应用此技术存在挑战，因为点云本质上是非结构化的三维数据集。 对于二维图像中的像素强度分布，Otsu算法通过最大化类间方差来寻找最佳阈值[^1]。当转换到三维空间时，直接应用该原理变得复杂： - **特征提取**：为了适应点云特性，通常先要计算每个点处的局部几何属性作为替代“亮度”。常用的方法有法向量估计、曲率分析或者距离变换等。 - **投影映射**：另一种策略是将原始3D坐标系下的离散样本投影至特定视角上的2D平面，从而简化成传统意义上的灰阶影像形式再做进一步操作；这一步骤可能涉及正交视图选取以及体素网格划分等问题。 一旦完成了上述预处理工作，则可以按照常规流程执行OTSU运算并获得前景/背景分离效果良好的结果。值得注意的是，由于实际场景中物体表面往往具有复杂的纹理变化情况，因此建议结合其他辅助手段共同完成最终目标检测任务。 ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from skimage.filters import threshold_otsu def otsu_threshold_point_cloud(point_cloud, feature_extractor='normal'): """ Apply Otsu's method on point cloud data after extracting features. Args: point_cloud (numpy.ndarray): Input Nx3 array representing points in space. feature_extractor (str): Method used to convert 3D coordinates into scalar values suitable for OTSU. Returns: tuple: A pair containing segmented indices and calculated threshold value. """ if feature_extractor == 'distance': # Calculate distance from origin or another reference point distances = np.linalg.norm(point_cloud, axis=1) elif feature_extractor == 'normal': # Estimate normals using PCA locally around each point... pass else: raise ValueError("Unsupported feature extraction method") thresh = threshold_otsu(distances) labels = (distances >= thresh).astype(int) return labels, thresh ```