PCL—低層次視覺—點雲分割（超體聚類）
1.超體聚類——一種來自圖像的分割方法 超體（supervoxel）是一種集合，集合的元素是“體”。與體素濾波器中的體類似，其本質是一個個的小方塊。與之前提到的所有分割手段不同，超體聚類的目的並不是分割出某種特定物體，其對點雲實施過分割(over segmentation)，將場景點雲化成 ...
原文：PCL超體聚類
超體聚類是一種圖像的分割方法。 超體 supervoxel 是一種集合，集合的元素是 體 。與體素濾波器中的體類似，其本質是一個個的小方塊。與大部分的分割手段不同，超體聚 類的目的並不是分割出某種特定物體，超體是對點雲實施過分割 over segmentation ，將場景點雲化成很多小塊，並研究每個小塊之間的關系。這種將更小單元合並的分割思路已經出現了有些年份了，在圖像分割中，像 素聚類形成超像 ...
2017-04-11 14:23 0 3745 推薦指數：
相關推薦
條件歐幾里得聚類 pcl::ConditionalEuclideanClustering
1 .條件歐幾里得聚類 本教程描述如何使用pcl::ConditionalEuclideanClustering該類：一種分割算法，該算法基於歐幾里得距離和需要保持的用戶可自定義條件對點進行聚類。 此類使用與歐幾里得聚類提取，區域增長分割和基於顏色的區域增長分割相同的類似貪婪/區域增長/洪水填充 ...
聚類算法（五）--層次聚類（系統聚類）及超易懂實例分析
博客上看到的，叫做層次聚類，但是《醫學統計學》上叫系統聚類（chapter21） 思想很簡單，想象成一顆倒立的樹，葉節點為樣本本身，根據樣本之間的距離（相似系數），將最近的兩樣本合並到一個根節點，計算新的根節點與其他樣本的距離（類間相似系數），距離最小的合為新的根節點。以此類推 對於樣本X ...
Science上發表的超贊聚類算法
本博客已經遷往http://www.kemaswill.com/, 博客園這邊也會繼續更新, 歡迎關注~ 作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一種很簡潔優美的聚類算法, 可以識別各種形狀的類簇, 並且其超參數很容易確定. 算法思想 該算法的假設是 ...
Science發表的超贊聚類算法
作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一種很簡潔優美的聚類算法, 可以識別各種形狀的類簇, 並且其超參數很容易確定. 算法思想 該算法的假設是類簇的中心由一些局部密度比較低的點圍繞, 並且這些點距離其他有高局部密度的點的距離都比較大. 首先定義兩個值 ...
聚類
1.聚類定義: 聚類算法將一系列文檔聚團成多個子集或簇（cluster），其目標是建立類內緊密、類間分散的多個簇。換句話說，聚類的結果要求簇內的文檔之間要盡可能相似，而簇間的文檔之間則要盡可能不相似。 聚類是無監督學習（unsupervised learning ...
超體到底講了什么，給你一篇真正的影評！
超體到底講了什么呢？ 看了網上各種被奉為牛逼至極的影評，我只能呵呵了。誠然，你們沒看懂。很抱歉我平時很忙，直到現在才有空寫給大家。我是個研究哲學和神學的理工科學生，我以我的認知，告訴大家一些干貨。 首先先介紹量子力學里的一些理論。量子力學是啥，它是怎么來的？中學我們學過，光，可以稱之為光波 ...
圖像超像素（superpixels）分割算法——簡單線性迭代聚類（SLIC）
原理 SILC（simple linear iterative clustering）是一種圖像分割算法。默認情況下，該算法的唯一參數是k，約等於超像素尺寸的期望數量。對於CIELAB彩色空間的圖像，在相隔S像素上采樣得到初始聚類中心。為了產生大致相同尺寸的超像素，格點的距離是$S ...