使用python写一段pcd点云输入的区域生长聚类算法
时间: 2023-07-07 17:35:39 浏览: 73
下面是使用Python实现基于点云数据的区域生长聚类算法的示例代码:
```python
import open3d as o3d
import numpy as np
def region_growing_clustering(pcd, seed_idx, radius):
"""
基于点云数据的区域生长聚类算法
:param pcd: 点云数据
:param seed_idx: 种子点的索引
:param radius: 区域生长半径
:return: 聚类结果
"""
# 获取点云中所有点的坐标
points = np.asarray(pcd.points)
# 创建一个与点云大小相同的数组,用于存储标记结果
marked = np.zeros(len(points))
# 将种子点添加到生长队列中
seed_list = []
seed_list.append(seed_idx)
# 循环遍历生长队列,直到队列为空
while(len(seed_list) > 0):
# 从队列中获取当前生长点
current_point_idx = seed_list.pop(0)
# 获取当前生长点的坐标
current_point = points[current_point_idx]
# 遍历当前生长点周围的点
for i, point in enumerate(points):
# 如果当前点已经被标记过,则跳过
if(marked[i] == 1):
continue
# 计算当前点与生长点的距离
distance = np.linalg.norm(point - current_point)
# 如果当前点在生长半径内,则将其添加到生长队列中,并标记为已处理
if(distance < radius):
seed_list.append(i)
marked[i] = 1
# 将标记结果转换为聚类结果
clusters = []
current_cluster = []
for i in range(len(marked)):
if(marked[i] == 1):
current_cluster.append(i)
else:
if(len(current_cluster) > 0):
clusters.append(current_cluster)
current_cluster = []
if(len(current_cluster) > 0):
clusters.append(current_cluster)
# 返回聚类结果
return clusters
```
该函数需要三个参数:点云数据、种子点的索引以及区域生长半径。函数将以种子点为中心开始生长,并标记所有与该点之间距离小于生长半径的点。最终,函数将返回一个列表,其中每个元素表示一个聚类簇,每个聚类簇由一组点的索引组成。
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