点云操作中，平面的分割是经常遇到的问题，下面的例子就是如何利用PCL库提拟合出的参数，之后就可以过滤掉在平面附近的点云。 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl ...

---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候，需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1、通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2、通过ICP对物体pose做精准估计，并返回物体pose 第二步 ...

作者：桂。 时间：2017-04-25 21:05:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是 ...

初始化的新的群集，并且该过程将以剩余的无标记点再次进行。 在PCL中，Euclidean分割法如下 ...

关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分，所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据，本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的，其中有很多细节如果直接更改源程序，可能会因为数据类型，或者头文件等各种原因编译不过，会导致我们比较难得找出其中的错误 ...

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。 （1）欧几里德算法 具体的实现方法 ...

点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 案例分析 用一组点云 ...

（3）上两篇介绍了关于欧几里德分割，条件分割，最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法，这一篇是关于区域生成的分割法， 区 域生长的基本 思想是： 将具有相似性的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性 ...