你好！
我已经准备好了一个Kinect传感器的点云。假设我有一张沙发和桌子的有序点云。我想要获得两个点云：沙发和桌子。
我正在寻找一些算法以获取连接组件。是否有人有伪代码或论文？或者可能是一些代码（Matlab）。
我目前的想法：我可以使用2D信息来获取相邻点的像素。接下来，我可以检查到相邻像素之间的欧几里得距离。如果距离低于阈值，则该像素属于同一簇。...
谢谢
有组织的三维点云数据中的连通组件
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- user2576458
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2你的想法听起来类似于DBSCAN聚类算法。当然，这不仅限于2D，数据可以是多维的（只要你正确计算欧几里得距离）。 - Amro
2个回答
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正如@Amro所指出的那样，DBSCAN是你应该学习的算法。这是一种基于“密度连接”组件的聚类算法。
另外，请注意GDBSCAN变体（广义DBSCAN）。您不仅限于原始距离（如欧几里德距离），而且可以将“邻域”定义得像您想要的那样复杂。
Matlab可能不是最好的选择。为了使DBSCAN真正快速，您需要支持索引加速。最近的scikit-learn（确切地说是0.14）刚刚获得了DBSCAN的基本索引加速，而ELKI已经有了多年的索引加速。 ELKI似乎更“灵活”，因为它具有GDBSCAN，并且具有易于使用自定义距离函数扩展的索引结构。 sklearn可能只加速了一些内置距离。
- Has QUIT--Anony-Mousse
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您可以使用CloudCompare软件中的“工具>分割>标记连接组件”插件进行连接组件分割。
- rohit dhote
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