PCL：实现法向量夹角约束的欧式聚类分割（附完整源码）

源代码大师

于 2023-10-07 23:41:52 发布

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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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本文介绍了如何使用PCL库进行法向量夹角约束的欧式聚类分割，详细解释了euclidean_cluster_segmentation函数的实现过程，包括创建KD树、欧式聚类分割、法向量估计等步骤。通过设定聚类容差、最小和最大聚类大小以及法向量角度阈值，实现了点云数据的精确分割。示例代码展示了如何应用这些参数进行实际操作，并将结果保存为pcd文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL：实现法向量夹角约束的欧式聚类分割

python
import pcl

def euclidean_cluster_segmentation(point_cloud, cluster_tolerance, min_cluster_size, max_cluster_size, angle_threshold):
    cloud = pcl.PointCloud()
    pcl.save(point_cloud, "input_cloud.pcd")
    pcl.load("input_cloud.pcd", cloud)
    
    tree = cloud.make_kdtree()
    
    # 欧式聚类分割
    seg = cloud.make_EuclideanClusterExtraction()
    seg.set_ClusterTolerance(cluster_tolerance)
    seg.set_MinClusterSize(min_cluster_size)
    seg.set_MaxClusterSize(max_cluster_size)
    seg.set_SearchMethod(tree)
    cluster_indices = seg.Extract()
    
    # 法向量夹角约束
    normals = cloud.make_NormalEstimation()
    normals.set_SearchMethod(tree)
    normals.set_KSearch(20)
    cloud_normals = normals.compute()