点云 PCL分割聚类适用场景

下方转载参考:PCL 、Halcon 聚类:欧式聚类、欧式+法向量区域生长、K-Means_pcl 聚类-CSDN博客

1. K-Means聚类:当点云中的距离比较接近,或者点云中有大的崆峒的时候容易出错

适合的点云:

不适合的点云:

2 点云适合的算法:区域生长分割聚类、欧式聚类。

3.连通域点云聚类

4.区域生长分割聚类:从曲率最小点开始生长。

相关推荐
Gyoku Mint3 天前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
小庞在加油4 天前
《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
c++·算法·机器学习·数据挖掘·聚类
拓端研究室TRL18 天前
Python古代文物成分分析与鉴别研究:灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析
python·决策树·回归·kmeans·聚类
AI妈妈手把手19 天前
二分K-means:让聚类更高效、更精准!
机器学习·支持向量机·kmeans·聚类·聚类算法·python实现·二分k-means
IT古董20 天前
【第二章:机器学习与神经网络概述】01.聚类算法理论与实践-(1)K-means聚类算法
人工智能·算法·聚类
TY-202521 天前
机器学习算法_聚类KMeans算法
算法·机器学习·聚类
dundunmm22 天前
【论文阅读】Multi-Class Cell Detection Using Spatial Context Representation
论文阅读·深度学习·分类·聚类·生物信息·深度聚类·细胞识别
塔_Tass1 个月前
【论文阅读】:Weighted Graph Cuts without Eigenvectors:A Multilevel Approach
论文阅读·机器学习·聚类·k-means
愿所愿皆可成1 个月前
机器学习之聚类Kmeans算法
算法·机器学习·kmeans·聚类
molunnnn1 个月前
day 18进行聚类,进而推断出每个簇的实际含义
机器学习·数据挖掘·聚类