pcl dbscan聚类算法 c++

PCL（点云库）中的DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，用于在点云数据中识别聚类。下面是一个简单的C++代码示例，用于在PCL中实现DBSCAN聚类算法：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

int main (int argc, char** argv)
{
  //创建点云数据对象
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr colored_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
  
  //读入点云数据
  pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);

  //对点云进行下采样
  pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
  sor.setInputCloud(cloud);
  sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter(*cloud_filtered);

  //计算点云法线
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
  ne.setInputCloud(cloud_filtered);
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
  ne.setSearchMethod(tree);
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  ne.setRadiusSearch(0.03);
  ne.compute(*cloud_normals_ptr);
  cloud_normals = boost::make_shared<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> >();
  copyPointCloud(*cloud_normals_ptr, *cloud_normals);

  //对法线进行下采样
  sor.setInputCloud(cloud_normals);
  sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter(*cloud_filtered_normals);
  
  //创建DBSCAN聚类算法对象
  pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
  ec.setClusterTolerance(0.02);
  ec.setMinClusterSize(100);
  ec.setMaxClusterSize(25000);
  ec.setInputCloud(cloud_filtered_normals);
  std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
  ec.extract(cluster_indices);

  //对聚类结果进行可视化
  int j = 0;
  for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin(); it != cluster_indices.end(); ++it)
  {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin(); pit != it->indices.end(); ++pit)
      cloud_cluster->points.push_back(cloud_filtered_normals->points[*pit]);
    cloud_cluster->width = cloud_cluster->points.size();
    cloud_cluster->height = 1;
    cloud_cluster->is_dense = true;

    //为每个聚类赋予不同的颜色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> color_handler(cloud_cluster, 255 - j * 50, 0, j * 50);
    j++;

    //将聚类结果可视化
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cluster viewer");
    viewer.setBackgroundColor(1, 1, 1);
    viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud_cluster, color_handler, "cluster");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cluster");
    viewer.spin();
  }

  return (0);
}

在上面的代码中，我们首先读入点云数据，然后对点云进行下采样，计算点云法线，对法线进行下采样，然后创建DBSCAN聚类算法对象，并设置聚类参数。最后，我们对聚类结果进行可视化，为每个聚类赋予不同的颜色。

需要注意的是，由于DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类算法，它对点云数据中的点密度变化比较敏感，因此需要根据实际情况调整聚类参数。