Сегментация облака точек в кластеры на основе евклидова расстояния
labels = pcsegdist(ptCloud,minDistance)minDistance между точками из разных кластеров. pcsegdist назначает целочисленную метку кластера каждой точке в облаке точек и возвращает значение labels всех пунктов.
[ также возвращает число кластеров.labels,numClusters] = pcsegdist(___)
[___] = pcsegdist(___, также задает минимальное и максимальное количество точек в каждом кластере, задаваемое как 2-элементный вектор или как скалярное значение. При указании NumClusterPoints=[1,Inf])NumClusterPoints как скаляр, максимальное количество точек в кластере является неограниченным. Функция устанавливает labels кому 0 если кластеры находятся за пределами указанного диапазона.
Создайте две концентрические сферы и объедините их.
[X,Y,Z] = sphere(100);
loc1 = [X(:),Y(:),Z(:)];
loc2 = 2*loc1;
ptCloud = pointCloud([loc1;loc2]);
pcshow(ptCloud)
title('Point Cloud')
Задайте минимальное евклидово расстояние между кластерами.
minDistance = 0.5;
Сегментируйте облако точек.
[labels,numClusters] = pcsegdist(ptCloud,minDistance);
Постройте график помеченных результатов. Точки сгруппированы в два кластера.
pcshow(ptCloud.Location,labels)
colormap(hsv(numClusters))
title('Point Cloud Clusters')
Загрузка организованного облака точек лидара в рабочее пространство.
ld = load('drivingLidarPoints.mat');Обнаружить плоскость земли. Расстояние измеряется в метрах.
maxDistance = 0.9; referenceVector = [0 0 1]; [~,inliers,outliers] = pcfitplane(ld.ptCloud,maxDistance,referenceVector);
Удалите точки нулевой плоскости.
ptCloudWithoutGround = select(ld.ptCloud,outliers);
Скопируйте облако точек минимум с 10 точками на кластер.
minDistance = 2;
minPoints = 10;
[labels,numClusters] = pcsegdist(ptCloudWithoutGround,minDistance,'NumClusterPoints',minPoints);Удаление точек со значением метки 0.
idxValidPoints = find(labels); labelColorIndex = labels(idxValidPoints); segmentedPtCloud = select(ptCloudWithoutGround,idxValidPoints);
Постройте график помеченных результатов.
figure
colormap(hsv(numClusters))
pcshow(segmentedPtCloud.Location,labelColorIndex)
title('Point Cloud Clusters')
pcdenoise | pcfitplane | pcshow | pointCloud | segmentLidarData