PCL：实现DBSCAN密度聚类（附完整源码）

最新推荐文章于 2024-12-10 17:10:46 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：聚类数据挖掘机器学习点云

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本文介绍如何利用PCL库进行DBSCAN密度聚类，包括加载点云数据、计算法向量、预处理和设置聚类参数，最后通过可视化展示聚类结果。请确保已安装PCL库，文章提供了原创代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL：实现DBSCAN密度聚类

以下是使用PCL库实现DBSCAN密度聚类的完整源码：

cpp
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/segmentation/impl/region_growing.hpp>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud);

    // 计算法向量
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator;
    normal_estimator.setInputCloud(cloud);
    pcl

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