Алгоритм кластеризации плотности облака точек PCL: DBSCAN
Введение.
Облако точек — это форма данных, которая представляет поверхность объекта в трехмерном пространстве и широко используется в компьютерном зрении, робототехнике, трехмерной реконструкции и других областях. Кластерный анализ данных облака точек может помочь нам понять структуру сцены и форму объекта. В этой статье будет представлен алгоритм кластеризации плотности, основанный на библиотеке PCL (библиотека облаков точек): DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности).
1. Введение в алгоритм DBSCAN
DBSCAN представляет собой алгоритм кластеризации на основе плотности, который выполняет кластеризацию, находя области с высокой плотностью в наборе данных и помечая точки в областях с низкой плотностью как точки шума. Алгоритм устраняет априорные предположения о распределении данных и может эффективно обрабатывать кластеры различных форм, размеров и плотностей. Его основную идею можно резюмировать следующим образом:
- Выберите непосещенную точку в качестве базовой точки, и если поблизости от этой точки имеется достаточное количество точек выборки, она будет использоваться в качестве начального значения кластера.
- Разверните этот кластер, добавьте точки выборки в окрестности базовой точки в кластер одну за другой, если определенная точка выборки является базовой точкой, рекурсивно расширите ее окрестности.
- Повторяйте описанный выше процесс до тех пор, пока не будут посещены все основные точки и их достижимые точки выборки, а точки, принадлежащие одному и тому же кластеру, помечены как один класс.
2. Введение в библиотеку PCL
PCL (Библиотека облаков точек) — это библиотека для обработки облаков точек с открытым исходным кодом, которая предоставляет богатые функции, такие как фильтрация облаков точек, извлечение и регистрация признаков, и широко используется в областях трехмерного зрения и робототехники. Ниже мы будем использовать библиотеку PCL для реализации алгоритма DBSCAN.
3. Реализация DBSCAN в PCL
В библиотеке PCL алгоритм DBSCAN реализован в производном классе pcl::search::Searchpcl::PointXYZ класса pcl::search::Search. Вот пример кода для кластеризации DBSCAN с использованием библиотеки PCL: