PCL：实现改进快速欧式聚类（附完整源码）

最新推荐文章于 2024-09-11 17:03:58 发布

源代码大师

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分类专栏： PCL点云库实战教程文章标签：聚类机器学习人工智能点云

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本文介绍了一段代码，该代码利用PCL库实现了改进的快速欧式聚类功能。通过improved_fast_euclidean_clustering函数，点云数据被转化为PointCloud对象，创建KD树并执行聚类操作，最终保存聚类结果。示例中展示了如何应用聚类参数并调用该函数。注意，此示例适用于理解PCL库的使用，实际应用时需按需求调整，并确保已安装PCL库。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL：实现改进快速欧式聚类

以下是使用Python和PCL库实现改进的快速欧式聚类（Improved Fast Euclidean Clustering）的完整源码：

python
import pcl

def improved_fast_euclidean_clustering(point_cloud, cluster_tolerance, min_cluster_size, max_cluster_size):
    cloud = pcl.PointCloud()
    pcl.save(point_cloud, "input_cloud.pcd")
    pcl.load("input_cloud.pcd", cloud)
    
    tree = cloud.make_kdtree()
    
    # 改进的快速欧式聚类算法
    ec = cloud.make_EuclideanClusterExtraction()
    ec.set_ClusterTolerance(cluster_tolerance)
    ec.set_MinClusterSize(min_cluster_size)
    ec.set_MaxClusterSize(max_cluster_size)
    ec.set_SearchMethod(tree)
    cluster_indices = ec.Extract()
    
    # 创建一个新的点云对象来存储聚类结果
    clustered_cloud = pcl.PointCloud()
    for j, indices in enumerate(cluster_indices):
        for i, index in enumerate(indices):
            clustered_c