分割算法

分割算法：這些算法根據(jù)點(diǎn)的屬性（例如顏色、強(qiáng)度、反射率等）將它們分組，以識(shí)別場(chǎng)景中的對(duì)象或特征。

激光雷達(dá)點(diǎn)云分割算法應(yīng)用

激光雷達(dá)點(diǎn)云分割算法用于基于幾何形狀、反射率或顏色等特征將點(diǎn)云劃分為不同的段。該技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用，包括目標(biāo)識(shí)別和跟蹤、自動(dòng)駕駛和城市規(guī)劃。例如，在自動(dòng)駕駛中，激光雷達(dá)分割被用來(lái)檢測(cè)和跟蹤行人、車(chē)輛和道路上的其他障礙物。在城市規(guī)劃中，可以使用它來(lái)識(shí)別和分析建筑物、道路和其他基礎(chǔ)設(shè)施的特征?？傮w而言，激光雷達(dá)分割算法對(duì)從點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取有用信息并在各個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能決策至關(guān)重要。

以下是十種常見(jiàn)的LiDAR點(diǎn)云分割算法及其簡(jiǎn)要描述及下載URL：

1. Region Growing（區(qū)域生長(zhǎng)）：此算法將具有相似屬性（如顏色或強(qiáng)度）的相鄰點(diǎn)組合成段。該算法通過(guò)迭代地添加相鄰點(diǎn)到段中，直到不能再添加為止。下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/region_growing.h

2.Mean Shift（均值漂移）：此算法通過(guò)迭代地將點(diǎn)向其局部分布的模式移動(dòng)，直至收斂來(lái)識(shí)別段。它可用于聚類(lèi)或點(diǎn)云分割。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/impl/mean_shift.hpp

3. Euclidean Cluster Extraction（歐幾里得聚類(lèi)提?。捍怂惴ǜ鶕?jù)歐幾里得距離將接近的點(diǎn)群組合成群集。它可用于將點(diǎn)云劃分為不同的對(duì)象或區(qū)域。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl / segmentation / extract_clusters.h

4.Conditional Euclidean Clustering（條件歐幾里得聚類(lèi)）：此算法將滿足給定條件（如接近度和顏色相似性）的點(diǎn)組合成群集。它可用于將點(diǎn)云劃分為有意義的對(duì)象或區(qū)域。

下載URL: https://github.com / PointCloudLibrary / pcl / blob / master / segmentation / include / pcl / segmentation conditional_euclidean_clustering.h

5.Split and Merge（拆分與合并）: 此算法基于標(biāo)準(zhǔn)（例如平面性或曲率）遞歸地將點(diǎn)云拆分成較小的片段，然后根據(jù)它們的相似性將它們合并。它可用于將點(diǎn)云拆分為具有不同形狀和大小的對(duì)象。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/sac_segmentation.h

6.Connected Components（連通分量）: 此算法將由邊連接的點(diǎn)組成連通分量，可用于將點(diǎn)云劃分為對(duì)象或區(qū)域。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl / segmentation / connected_components.h

7.Graph-based Segmentation（基于圖像的分割）: 此算法通過(guò)構(gòu)建一個(gè)圖形來(lái)將點(diǎn)云分割成區(qū)域，其中每個(gè)點(diǎn)是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，邊連接相鄰的點(diǎn)。然后通過(guò)最小化考慮節(jié)點(diǎn)相似性和連通性的能量函數(shù)來(lái)對(duì)屬于同一段落中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組。
下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/graph_based_segmentation.h

8. Supervoxel Clustering（超體素聚類(lèi)）：該算法將點(diǎn)云分割成超體素，這些超體素是點(diǎn)云的緊湊、像素化表示，保留了幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。它可以用于提取每個(gè)超體素的法線和顏色等特征。

下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/supervoxel_clustering.h

9. Expectation-Maximization Clustering（期望最大化聚類(lèi)）：該算法將點(diǎn)云建模為高斯混合物，并使用期望最大化算法估計(jì)高斯混合物的參數(shù)。它可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)屬性將點(diǎn)云聚類(lèi)到不同的對(duì)象或區(qū)域中。

下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/impl/em.h

10.Convex Hull-based Segmentation（基于凸包的分割是一種圖像分割技術(shù)），它使用一組點(diǎn)的凸包來(lái)定義圖像中對(duì)象的邊界。它首先找到屬于特定對(duì)象的所有圖像中的點(diǎn)，然后使用這些點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)凸包來(lái)定義該對(duì)象的邊界。

下載鏈接：https://github.com/search?q=Convex+Hull-based+Segmentation&type=