描述
之前文章介绍过DBSCAN，使用C++实现过该算法。现在针对某个项目，利用python实现DBSCAN和Kmeans算法。
项目简介：利用某传感器可以采集场景中的点云，每一帧都可以采集数量不等的点(x,y,z)。想要利用DBSCAN和Kmeans对点云进行无监督式的聚类，并利用匈牙利匹配对不同帧的点云簇进行匹配，从而实现跟踪效果。
项目备注：这是别人拜托我来写的，我花了一点点时间。从我的角度，这种方法解决该项目，简直是胡扯。。。不过，项目和人不靠谱，并不影响代码的有效性，权当一种消遣。
数据格式
点云数据用csv格式文件存储，格式如下：
第1行 Frame # | X | Y | Z
第2行 1 -0.4 1.04 0.11
第100行 1 15.4 7.45 0.16
第101行 2 89.3 4.78 3.65
第114行 2 34.4 6.04 0.56
………
这里不贴出数据，有关数据部分的代码，可以调整为你自己所需的格式
DBSCAN算法代码
- 实现功能：对点云进行DBSCAN聚类，并得到每一次聚类的点云簇的个数
加载所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
从数据中不断按帧数来读取数据，从frame_start读，最多不能超过frame_end，直到读取点的数量达到num_threshold后停止。可以理解为，自适应地读取一定数量的点云，从而使得点云总数拓充到一个可以聚类的程度。
def adaption_frame(data, frame_start, frame_end, num_threshold=1000): data_x = []data_y = []data_z = []for i in range(frame_start, frame_end):target_frame = i # 替换为你想要读取的Frame值# 筛选出指定Frame值的点云数据table_data = data[data['Frame #'] == target_frame]x_arr = table_data['X'].valuesdata_x = np.concatenate((data_x, x_arr), axis=0)y_arr = table_data['Y'].valuesdata_y = np.concatenate((data_y, y_arr), axis=0) z_arr = table_data['Z'].valuesdata_z = np.concatenate((data_z, z_arr), axis=0) if data_x.shape[0] > num_threshold:breakreturn data_x, data_y, data_z
利用坐标值，简单的对点云进行去噪
def valid_data(data_x, data_y, data_z):# 创建一个布尔数组，检查每个元素是否在 -2 到 2 之间 # 使用 & 操作符来确保 A、B、C 的对应元素都满足条件 condition = (data_x >= -5) & (data_x <= 5) & (data_y>= -5) & (data_y <= 5) & (data_z >= -5) & (data_z <= 5) # 使用布尔数组来索引 A、B、C，过滤出满足条件的元素 data_x_valid = data_x[condition] data_y_valid = data_y[condition] data_z_valid = data_z[condition] # 输出新的数组大小
# print("x valid shape:", data_x_valid.shape)
# print("y valid shape:", data_y_valid.shape)
# print("z valid shape:", data_z_valid.shape)return data_x_valid, data_y_valid, data_z_valid
用于点云的绘图
def draw_data_origin(data_x, data_y, data_z):# 创建3D绘图fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 绘制点云ax.scatter(data_x, data_y, data_z, s=0.1) # s控制点的大小# 设置轴标签ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_title(f'Point Cloud at Frame {1}')# 显示图形plt.show()
DBSCAN代码
def dbscan(data_x, data_y, data_z):# 将 X, Y, Z 合并成一个二维数组 data_input = np.column_stack((data_x, data_y, data_z)) # 标准化数据（对于许多聚类算法来说，标准化是一个好习惯） scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data_input) # 初始化 DBSCAN，这里 eps 和 min_samples 是两个重要的参数，需要根据数据特性进行调整 # eps 是邻域的半径大小，min_samples 是成为核心对象所需的最小邻居数 dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) # 进行聚类 labels = dbscan.fit_predict(data_scaled) # 计算不同标签的数量，即点簇的个数 num_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) return num_clusters, labels,
对每一次的聚类结果，按照点数大小降序排列。例如：某次聚类结果分为了3类，label为2的点云簇点云数为100，label为2的点云簇点云数为30，label为3的点云簇点云数为50。结果就是对他们进行降序排列。
def order_cluster(clusters_num, labels): unique_labels, inverse_indices = np.unique(labels, return_inverse=True) print(unique_labels.shape)print(inverse_indices.shape)# 使用 numpy.bincount 统计每个标签出现的次数 counts = np.bincount(inverse_indices) # 按照出现次数降序排列 sorted_indices = np.argsort(counts)[::-1] # 获取降序排列的索引 sorted_labels = unique_labels[sorted_indices] # 根据索引重新排列标签 sorted_counts = counts[sorted_indices] # 根据索引重新排列计数 # 打印结果 for label, count in zip(sorted_labels, sorted_counts): print(f"类别 {label}: {count} 次")A = []for i in range(unique_labels.shape[0]):# 首先找到个数最多的标签 most_common_label = sorted_labels[i] # 然后找到这个标签在原始 labels 数组中的位置 positions_most_common = np.where(labels == most_common_label)[0] A.append(positions_most_common)return A
第一次的聚类结果，需要进行特殊的处理。认为点云数量超过human_size，才可以成为一个有效簇。用这种方式得到第一次聚类结果，存在多少个有效簇，并返回最小簇的点云数
def getFirstJudge(clusters_num, labels_order, human_size):num = 0for i in range(clusters_num):size = labels_order[i].shape[0]if size > human_size:num = num + 1points_num_min = sizereturn num, points_num_min
每一次的聚类结果进行处理。如果这一次的聚类结果，有某一次的点云簇点云数大于上一次的最小点数，认为簇的个数可以增加；否则更新最新的最小簇代表的点云个数。
def adaption_cluster(clusters_num, labels_order, num_last, points_num_min, human_size):print("上一帧个数:" + str(num_last)+ " 最小的点簇:"+str(points_num_min))for i in range(clusters_num):shape = labels_order[i].shapeif i <= num_last-1:if labels_order[i].shape[0] < human_size:num_last = i + 1breakelse:points_num_min = labels_order[i].shapeelse:if labels_order[i].shape[0] > human_size:num_last = num_last + 1points_num_min = labels_order[i].shapeelse:break;return num_last, points_num_min
主函数的实现流程：
1.读取数据
2.积累一定帧数的点云，随后聚类
3.对每一次的聚类结果，进行处理
点击python实现无监督聚类后的匈牙利匹配 - 古月居 (guyuehome.com)可查看全文
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