pcl 删除小于多少的聚类

pcl删除小于多少的聚类

pcl（Point Cloud Library，点云库）是一个开源的点云处理软件库，提供了一系列用于点云数据处理的算法和工具。在使用pcl进行聚类时，可以通过设置一个阈值来删除小于某个大小的聚类。

具体来说，可以使用pcl库中的EuclideanClusterExtraction类来进行聚类。该类可以将点云数据集分成多个聚类，每个聚类都包含一组近邻点。在聚类之后，可以通过设置一个阈值来删除小于某个大小的聚类。

假设我们的点云数据集已经被读取到一个PointCloud对象中，然后我们可以使用以下代码来进行聚类：

#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

// 创建一个EuclideanClusterExtraction对象
pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> cluster_extraction;
cluster_extraction.setClusterTolerance(0.1); // 设置聚类的容差
cluster_extraction.setMinClusterSize(100); // 设置聚类的最小大小
cluster_extraction.setMaxClusterSize(1000); // 设置聚类的最大大小

// 设置点云数据集作为输入
cluster_extraction.setInputCloud(point_cloud);

// 创建一个PointCloud对象来存储聚类结果
std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
cluster_extraction.extract(cluster_indices);

// 遍历所有聚类
for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin(); it != cluster_indices.end(); ++it)
{
    if (it->indices.size() < 100) // 删除小于100个点的聚类
        continue;
    
    // 处理聚类的代码
}

上述代码首先创建了一个EuclideanClusterExtraction对象，并设置了聚类的容差、最小大小和最大大小。然后将点云数据集设置为输入，并使用extract方法进行聚类。最后，遍历所有聚类，并可以通过判断聚类中点的数量来删除小于某个大小的聚类。

以上就是使用pcl库进行聚类，并删除小于某个大小的聚类的方法。根据具体的需求，可以根据实际情况调整阈值来删除符合要求的聚类。