点云滤波降采样聚类分割整理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了点云滤波降采样聚类分割整理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、点云滤波降噪算法

统计滤波:

概念:去除明显分布稀疏的离群点。根据给定的均值和方差去除方差之外的点。

步骤:对每个点都计算最近的K个点的距离,求个平均值。此时点云里每个点都有一个平均值。算所有的均值和方差,然后根据123方差阈值来滤除离群点。

当判断点的k近邻平均距高(mean distance)大于全局的1倍标准差+平均距离(global distances meanm and standard),则为离群点。

直通滤波:

根据点云的属性,设置一个范围,来进行滤除。比如常见的xyz范围。

半径滤波:

设定一个半径R,统计在其R内的点的个数,小于阈值则为离群点。

中值滤波:

用于去除图像或者信号中的噪声。具体实现是将像素值替换为滑动窗口里的中间值来实现滤波。

因为其选择中值作为替代,所以不受异常值影响。

均值滤波:

通过计算领域窗口内的平均值来替换像素值达到去噪的效果,但是会破坏图像细节,使得图像变得模糊。起到平滑图像和信号的效果。

高斯滤波:

用于平滑图像并减少图像中的噪声。首先确定高斯核的大小和标准差,标准差决定高斯核的形状以及平滑程度。根据这两个生成二维高斯权值矩阵,进行卷积。标准差越大,越模糊。高斯核越大越模糊。

二、点云降采样算法

1.随机降采样

2.体素降采样

分两种,将点云变为体素之后,可以在每个体素里随机选择一个点,这样快,也可以在体素里求一个平均值。

3.最远点降采样

每次选取一个点,下次找剩下的离他最远的那个点,不断迭代。容易受到噪声点影响,可以将一些密集的点去掉。

三、点云聚类算法

1.K-means聚类算法

K未知需要人为设置,可以使用手肘法,遍历K的大小取loss最低的。

对于初始点比较敏感,可以多选择几种初始化方法,最终选择loss最小的。

对于噪声点问题,可以选取类里到其他点距离最短的那个点作为中心点,而不是求均值。

算法流程:首先随机选取K个中心点,然后计算每个点距离哪个中心点最近,就属于哪一类。然后计算每个类的平均值,作为新的中心点,开始迭代。直到一定次数或者这个中心点变化很小。

算法复杂度为:t(迭代次数) * k(中心点个数)* N(点总数)* d(每个点的维度)。

2.Mean-shift聚类算法

随机选择一个点作为球心,半径为R,然后求半径内的点平均值,作为新的中心点,就这样不断迭代。直到中心点不再变化或变化很小。过程中的所有点都归为这一类。然后判断收敛的中心点与已经存在的中心点距离是否大于阈值,不是就合并。

因为meanshift每迭代一次都要计算这个中心点与其他所有点的距离,很耗时。而我们的思路是,所有点来找已经存在的中心点,这样耗时很少。

简化版本:遍历数据,计算数据与已经存在的中心点的距离,如果小于阈值就归为一类,然后更新该类新的中心值。

3.DBSCAN聚类算法

自带滤波的聚类算法。首先设置半径R,半径里面点数少于一定的为噪声点,其余为核心点,基于密度的聚类算法,核心点半径内的核心点为一类,然后迭代R内的其他核心点,也都为这一类。直到R内只有此核心点为止。从所有点里移除此类点,继续上面的迭代。

R选择技巧:一般先选一个点,计算它与其他所有点的距离,然后排序,找到前后变化很大的一处,然后R就选则突变点即可。这个选的太大,簇就少,选的太小,簇就多,可以适当调整

min_point一般这个值都偏小,可以多次尝试一下。

四、点云分割算法

1.Ransac

是一种随机抽样算法,从样本里不断的随机采样,然后计算离群误差。只要属于采样方程里的内点数大于一定阈值就直接退出。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-578857.html

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <random>

struct Point {
  double x;
  double y;
};

// 计算两点之间的距离
double distance(const Point& p1, const Point& p2) {
  return std::sqrt(std::pow(p2.x - p1.x, 2) + std::pow(p2.y - p1.y, 2));
}

// 使用 RANSAC 算法拟合直线
void ransacLineFitting(const std::vector<Point>& points,
                      int maxIterations,
                      double distanceThreshold,
                      double inlierRatioThreshold,
                      std::vector<Point>& inliers,
                      double& slope,
                      double& intercept) {
  std::random_device rd;
  std::mt19937 rng(rd());
  std::uniform_int_distribution<int> uni(0, points.size() - 1);

  int bestInlierCount = 0;

  for (int iteration = 0; iteration < maxIterations; ++iteration) {
    // 随机选择两个点
    int index1 = uni(rng);
    int index2 = uni(rng);

    const Point& p1 = points[index1];
    const Point& p2 = points[index2];

    // 计算斜率和截距
    slope = (p2.y - p1.y) / (p2.x - p1.x);
    intercept = p1.y - slope * p1.x;

    // 用于保存内点
    std::vector<Point> currentInliers;

    for (const Point& point : points) {
      // 计算点到直线的距离
      double d = std::abs(point.y - slope * point.x - intercept);

      // 判断是否是内点
      if (d < distanceThreshold) {
        currentInliers.push_back(point);
      }
    }

    // 更新最佳内点数和内点集合
    if (currentInliers.size() > bestInlierCount) {
      bestInlierCount = currentInliers.size();
      inliers = std::move(currentInliers);

      // 计算内点比例
      double inlierRatio = static_cast<double>(bestInlierCount) / points.size();

      // 如果内点比例达到阈值,提前退出循环
      if (inlierRatio > inlierRatioThreshold) {
        break;
      }
    }
  }
}

int main() {
  // 构造示例数据点云
  std::vector<Point> points {
    {0.0, 0.5},
    {1.0, 2.0},
    {2.0, 3.5},
    {3.0, 4.5},
    {4.0, 6.0},
    {5.0, 7.5},
    {6.0, 9.0},
    {7.0, 10.5}
  };

  // RANSAC 参数
  int maxIterations = 1000;       // 最大迭代次数
  double distanceThreshold = 0.5; // 内点阈值
  double inlierRatioThreshold = 0.8; // 内点比例阈值

  // 输出结果保存变量
  std::vector<Point> inliers;
  double slope, intercept;

  // 使用 RANSAC 拟合直线
  ransacLineFitting(points, maxIterations, distanceThreshold, inlierRatioThreshold,
                    inliers, slope, intercept);

  // 输出拟合结果
  std::cout << "拟合直线方程:y = " << slope << "x + " << intercept << std::endl;
  std::cout << "内点数量:" << inliers.size() << std::endl;

  return 0;
}

到了这里,关于点云滤波降采样聚类分割整理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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