FEC快速欧氏聚类C++实现及代码解析
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更新于2024-08-04
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"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。
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