FEC快速欧氏聚类C++实现及代码解析

"快速聚类算法函数C++代码是基于FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation论文实现的点云聚类方法。它使用pcl库构建KD树，并利用Eigen数据结构，适用于点云数据的分割。该代码经过验证，效果与论文所述相符，可以从个人项目库独立出来直接使用，前提是要安装pcl和Eigen库支持。" 快速欧氏聚类（Fast Euclidean Clustering，FEC）是一种点云数据的快速聚类算法，主要用于点云分割。在C++中，这个算法的实现主要包含以下几个关键步骤： 1. **输入检查**：首先，函数`bool fastEuclideanClustering2`会检查输入参数，包括点云数据`input_pts`和距离阈值`dist_th`。如果输入为空或者距离阈值小于0，函数将返回错误。 2. **KD树构建**：使用pcl库的`pcl::KdTreeFLANN`类创建KD树，这一步是为了高效地进行最近邻搜索。`kdtree.setInputCloud`设置输入的点云数据，`kdtree.setSortedResults(false)`表示不按距离排序结果，以提高效率。 3. **初始化聚类索引**：`cluster_inds`数组用于存储每个点所属的聚类标签，初始时所有点的标签为0，表示未被分配到任何聚类。 4. **遍历点云并进行聚类**：遍历`input_pts`中的每一个点，使用`kdtree.radiusSearch`在给定的半径`dist_th`内查找邻居。然后，找到邻域内的最小聚类标签，将当前点及其邻域内的点归为此最小标签。 5. **处理邻域内的点**：对于每个找到的邻域点，如果其标签不是最小标签，那么会根据其当前标签来处理。无标签的点会直接加入到最小标签的聚类中，并更新其标签；有标签的点则需要合并到最小标签的聚类中，这涉及到对聚类列表`clusters`的更新。 6. **聚类维护**：在聚类过程中，需要维护一个聚类列表`clusters`，每个元素表示一个聚类，包含了属于该聚类的所有点的索引。聚类标签从1开始，表示每个新的聚类。 7. **标签更新**：在处理邻域点的过程中，可能会遇到需要合并的类簇，这会涉及到更新聚类的标签以及`cluster_inds`数组。 整个过程是迭代的，直到所有点都被分配到一个聚类。FEC算法通过避免不必要的计算和比较，实现了对大规模点云数据的快速聚类，尤其适用于点云分割任务。在C++环境中，结合pcl库和Eigen库，能有效地处理三维空间中的点云数据。