Сегмент организовал 3-D данные об области значений в кластеры
сегменты организовали 3-D данные об области значений labels
= segmentLidarData(ptCloud
,distThreshold
)ptCloud
в кластеры. Функция присваивает целочисленную кластерную метку каждой точке в облаке точек и возвращает кластерную метку всех точек в labels
.
Функциональные группы две соседних точки в тот же кластер, если их Евклидово расстояние меньше distThreshold
или если угол между датчиком и двумя соседними точками является по крайней мере 5 градусами.
устанавливает угловое ограничение для группировки точек в тот же кластер к labels
= segmentLidarData(ptCloud
,distThreshold
,angleThreshold
)angleThreshold
.
[
также возвращает количество кластеров.labels
,numClusters
] = segmentLidarData(___)
segmentLidarData
функционируйте расстояние использования и угловые пороги к точкам граничения кластера. Функциональные группы две соседних точки в тот же кластер, если их Евклидово расстояние меньше входа distThreshold
или если угол между датчиком и соседними точками больше или равен входу angleThreshold
. Если вы не задаете angleThreshold
, функция устанавливает этот угол на 5
степени.
Например, предположите angleThreshold
установлен в 90
. Поскольку углы α и β в фигуре оба больше, чем заданный порог 90 градусов, функциональных точек A групп, B, и C в тот же кластер. Поскольку угол σ меньше порога на 90 градусов, функциональной точки D групп в отдельный кластер. Каждый угол функциональное использование для кластеризации формируется линией с точки на датчик и линией от той же самой точки до соседней точки
[1] Bogoslavskyi, я. “Эффективная Онлайновая Сегментация для Разреженных 3D Лазерных Сканирований”. Журнал Фотограмметрии, Дистанционного зондирования и Геоинформатики. Издание 85, Выпуск 1, 2017, стр 41–52.
pcfitplane
| pcsegdist
| pointCloud
| segmentGroundFromLidarData
| velodyneFileReader