基于c++的pcd文件欧式聚类算法
时间: 2023-07-17 17:06:25 浏览: 145
欧式聚类算法是一种常见的点云数据处理算法,可以用来对点云数据进行聚类分析。在C++中,可以使用PCL(Point Cloud Library)库来实现基于PCD文件的欧式聚类算法。
以下是一个基于C++和PCL库实现的简单示例代码,用于对PCD文件进行欧式聚类算法:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
int main()
{
// 读取PCD文件
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Couldn't read input file.\n");
return -1;
}
// 估计法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
tree->setInputCloud(cloud);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*cloud_normals);
// 欧式聚类
pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster_tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
cluster_tree->setInputCloud(cloud);
ec.setClusterTolerance(0.02);
ec.setMinClusterSize(100);
ec.setMaxClusterSize(25000);
ec.setSearchMethod(cluster_tree);
ec.setInputCloud(cloud);
ec.setIndices(cloud_normals);
ec.extract(cluster_indices);
// 显示聚类结果
int cluster_num = 0;
for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin(); it != cluster_indices.end(); ++it)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin(); pit != it->indices.end(); ++pit)
{
cluster->points.push_back(cloud->points[*pit]);
}
cluster->width = cluster->points.size();
cluster->height = 1;
cluster->is_dense = true;
std::cout << "Cluster " << cluster_num << " size: " << cluster->points.size() << std::endl;
cluster_num++;
}
return 0;
}
```
以上代码通过使用PCL库的`NormalEstimation`估计法线,然后使用`EuclideanClusterExtraction`进行欧式聚类。你可以根据自己的需求调整聚类的参数,如聚类的容差、最小和最大聚类尺寸等。
请确保已经安装了PCL库,并将PCD文件路径替换为你自己的PCD文件路径。运行代码后,将输出每个聚类的大小。
希望对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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