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【论文复现】——FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation一文严格按照论文中描述的方法进行算法的复现，未添加点云聚类分割方法中通用的约束条件阈值。本文对代码中该不足之处进行优化改进。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-595751.html
FastEuclideanCluster.h文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-595751.html
#pragma once
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
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该算法与欧式聚类、DBSCAN聚类很是类似，聚类过程如下所述： 1. 首先，我们需要提供一个种子点集合，对种子点集合进行初始的聚类操作，聚类的评估器（即聚类条件），可以指定为法向评估，也可以是距离评估，以此我们就可以提取出点云中各个位置的组件部分。 2. 合并
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内
前面多篇博客都提到过，要善于从官网去熟悉一样东西。API部分详细介绍见 Point Cloud Library (PCL): Module registration 这里博主主要借鉴Tutorial里内容（博主整体都有看完） Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation 接下来主要跑下Registration中的sample例子 一.直接运行下How to use iter
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PCL中计算点云法向量的方法采用的是Eigen库中的矩阵分解法，在阅读Open3D源码时发现Open3D集成了一种快速计算法向量的方法，该方法采用的文献A robust algorithm for finding the eigenvalues and eigenvectors of 3 × 3 symmetric matrices中提到的数值优化算法。 仔细研究该论文会发现其计
对于空间中的这样一组点：大致呈直线分布，散乱分布在直线左右， 我们可采用最小二乘方法拟合直线，更进一步地，可以通过点到直线的投影，最终得到一组严格呈直线分布的点，同时，这个结果也可以验证最小二乘拟合得到的直线参数是否正确，使用下面的代码可以得到
1、本文内容 pcl的区域生长算法的使用和原理 2、平台/环境 cmake, pcl 3、转载请注明出处： https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/131927376 参考：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/region_growing_segmentation.html#region-growing-segmentation https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124097186
NumPy 转 open3d.PointCloud 参考: https://www.codenong.com/cs106756630/ numpy转open3D需要借助Vector3dVector函数，这样可以直接赋值与open3d.PointCloud.points，具体操作如下，假设(x, y, z)、(n_x, n_y, n_z)、(r, g, b)分别是一个n*3numpy数组(这三者不一定全部需要)，则对于点数，法向量和颜色的转换都可以借
LCCP是Locally Convex Connected Patches的缩写，算法大致可以分成两个部分： 基于超体聚类的过分割。 在超体聚类的基础上再聚类。 /
