PCL之區域生長分割

首先依據點的曲率值對點進行排序，之所以排序，是因為區域生長演算法是從曲率最小的點開始生長的，這個點就是初始種子點，初始種子點所在的區域即為最平滑的區域，從最平滑的區域開始生長可減少分割片段的總數，提高效率。

演算法流程總結：

種子周圍的臨近點和種子點雲相比較

法線的方向是否足夠相近

曲率是否足夠小

如果滿足2，3則該點可用做種子點

如果只滿足2，則歸類而不做種子點

從某個種子出發，其「子種子」不再出現則一類聚集完成

類的規模既不能太大也不能太小

**展示：

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include typedef pcl::pointxyz pointt;

int main ( )
//設定搜尋的方式
pcl::search::search::ptr tree(new pcl::search::kdtree);
//求法線
pcl::pointcloud ::ptr normals (new pcl::pointcloud );
pcl::normalestimationnormal_estimator;
normal_estimator.setsearchmethod (tree);
normal_estimator.setinputcloud (cloud);
normal_estimator.setksearch (50);
normal_estimator.compute (*normals);
//直通濾波在z軸的0到1公尺之間
pcl::indicesptr indices (new std::vector );
pcl::passthroughpass;
pass.setinputcloud (cloud);
pass.setfilterfieldname ("z");
pass.setfilterlimits (0.0, 1.0);
pass.filter (*indices);
//聚類物件《點，法線》
pcl::regiongrowingreg;
reg.setminclustersize (5000);  //最小的聚類的點數
reg.setmaxclustersize (1000000);  //最大的聚類的點數
reg.setsearchmethod (tree);    //搜尋方式
reg.setnumberofneighbours (30);    //設定搜尋的鄰域點的個數
reg.setinputcloud (cloud);         //輸入點
(indices);
reg.setinputnormals (normals);     //輸入的法線
reg.setsmoothnessthreshold (3.0 / 180.0 * m_pi);  //設定平滑度
reg.setcurvaturethreshold (1.0);     //設定曲率的閥值
// 獲取聚類的結果，分割結果儲存在點雲索引的向量中
std::vector clusters;
reg.extract (clusters);
//輸出聚類的數量
std::cout << "number of clusters is equal to " << clusters.size () << std::endl;
// 輸出第乙個聚類的數量
std::cout << "first cluster has " << clusters[0].indices.size () << " points." << endl;
std::cout << "these are the indices of the points of the initial" <<
std::endl << "cloud that belong to the first cluster:" << std::endl;
int counter = 0;
while (counter < clusters[0].indices.size ())
std::cout << std::endl;
//視覺化聚類的結果
pcl::pointcloud ::ptr colored_cloud = reg.getcoloredcloud ();
pcl::visualization::cloudviewer viewer ("cluster viewer");
viewer.showcloud(colored_cloud);
while (!viewer.wasstopped ())
return (0);
}

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