常见的选项包括 "k-means++" 和 "random"。如果你使用 "k-means++",那么算法会首先随机选择一个点作为第一个聚类中心,然后选择具有最大与已选择聚类中心距离的点作为下一个聚类中心。这种方法有助于提高算法的稳定性。 # -*- coding: utf-8 -*-"""@Time : 2023/11/3 14:37@Auth : RS迷途小书童@Fi...
本算法基于泊松分布和K-means聚类,通过分析点云数据的空间分布特性,实现精简目标。具体步骤如下: 1.数据预处理:对原始点云数据进行预处理,包括去除噪声、补全缺失数据等操作。 2.泊松分布建模:根据点云数据的空间分布特性,建立泊松分布模型。通过计算每个区域内点的密度,得到泊松分布的参数。 3. K-means聚类:根据泊...
从上述代码来看, 实际上Kmeans算法只有两个核心的过程: point = K_means(Data, 2) 生成初始点并给定簇数; 执行迭代fit(Data=Data, object=point,plot=True) 执行结果 可以看到最终的聚类中心是(1.625, 2.1)和(7.5, 9.25), 那么这个结果是否正确呢?接下来将同样的数据集放入Sklearn.KMeans中运行 clf = KM...
首先,对点云进行K-means聚类获取对象基元并计算质心点,判断各对象基元质心点是否满足角度和高差阈值,实现基于对象基元质心点的点云滤波;然后,遍历地物对象基元,通过计算对象基元内各点的邻近点的法向量角度和距离,判断其是否满足阈值生长条...
融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法.docx,为了提高点云数据处理和应用的效率,需要对海量点云数据进行精简[1-4]。近年来,国内外学者对点云精简进行了大量研究,并取得了大量的研究成果。经典的点云算法有包围盒法[5]、曲率采样[6]、保留边界法[7]、聚类法等
摘要提出采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出，对于分布呈现类内团聚状三维点云模型，Ｋ均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的Ｋ均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。关键词三维模型分割聚类分割三维点云模型Ｋ均值聚类 文章编号１００２－８３３１－（...
针对kinect等深度相机扫描获取的点云数据数量庞大,噪声较多的问题,提出一种特征保持的点云云噪和精简算法.使用K-D树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值;使用K—means聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实...
提出一种特征保持 的点云去噪和精简算法.使用 K-D 树快速分类点云;通过曲率估计算法得到局部曲面的曲率值; 使用 K-means 聚类算法对点云进行聚类,对每个类中的点,根据点到聚类中心的欧式距离和邻近点 曲率变化判断是否为噪声点;通过保持特征的点云精简算法实现对点云数据的简化.实验结果显示, 算法快速有效,对于...
在我们的研究中,相机获取的图像数据可以通过YOLO算法进行实时二维目标检测,然后将检测到的图像上的包围盒进行变换,该变换的功能是映射到Lidar的点云数据进行三维目标检测。通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内,可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类,提高了聚类的精度和精度。
基于K-means聚类的点云数据精简算法能够把点云数据分解成相对独立的簇,并且能够快速对其进行精简,但对点云模型的特征不够敏感,容易丢失特征信息,并且容易在相对平坦的区域产生孔洞。基于泊松分布的点云特征点检测算法能够准确的检测出点云数据模型中的特征点,并且能够在平坦的区域避免孔洞现象,但该算法无法对非特征点...