基于改进欧氏距离的三维点云分割算法代码

以下是基于改进欧氏距离的三维点云分割算法的代码示例，使用Python语言实现：

import numpy as np

def euclidean_distance(point1, point2):
    """
    计算两个点之间的改进欧氏距离
    """
    distance = 0
    for i in range(len(point1)):
        distance += ((point1[i] - point2[i]) / (np.max(point1) - np.min(point1))) ** 2
    return np.sqrt(distance)

def point_cloud_segmentation(point_cloud, radius, threshold):
    """
    基于改进欧氏距离的三维点云分割算法
    """
    labels = np.zeros(len(point_cloud))  # 标记数组，记录每个点所属的部分
    part_index = 1  # 记录当前部分的编号
    for i in range(len(point_cloud)):
        if labels[i] == 0:  # 如果当前点未被处理
            labels[i] = part_index  # 将当前点标记为已处理，并加入当前部分
            seed_points = [i]  # 种子点列表，用于存储周围一定半径内的点
            while len(seed_points) > 0:
                current_point_index = seed_points[0]  # 取出种子点列表中的第一个点
                seed_points = seed_points[1:]  # 将已处理的种子点移除
                current_point = point_cloud[current_point_index]
                for j in range(len(point_cloud)):
                    if labels[j] == 0:  # 如果当前点未被处理
                        if euclidean_distance(current_point, point_cloud[j]) < threshold:  # 如果当前点与该点的距离小于阈值
                            labels[j] = part_index  # 将该点标记为已处理，并加入当前部分
                            seed_points.append(j)  # 将该点加入种子点列表
        part_index += 1  # 处理下一个部分
    return labels

其中，`point_cloud`是一个二维数组，每行表示一个三维点的坐标，`radius`是点云中每个点周围一定半径内的点的距离阈值，`threshold`是改进欧氏距离的阈值。函数返回一个一维数组`labels`，表示每个点所属的部分编号。