【Lidar】Open3D点云DBSCAN聚类算法：基于密度的点云聚类（单木分割）附Python代码

1 DBSCAN算法介绍

        DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”，英文名称为Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise。

        DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别，并且对噪音数据具有较强的鲁棒性。其基本思想是，如果一个点在给定的邻域内有足够多的相邻点，那么该点就是一个核心点；如果一个点在给定的邻域内没有足够多的相邻点，那么该点就是一个边界点；如果一个点既不是核心点也不是边界点，那么该点就是噪音点。

        DBSCAN聚类算法的优点在于，它只需要扫描一遍数据集即可完成聚类，不需迭代执行，因此具有较高的效率。此外，DBSCAN聚类算法可以发现任意形状的簇，而不仅仅是凸形簇。

        在实际应用中，DBSCAN聚类算法可以应用于许多领域，如图像处理、文本挖掘、生物信息学等。例如，在图像处理中，可以使用DBSCAN聚类算法对图像进行分割和识别；在文本挖掘中，可以使用DBSCAN聚类算法对文本进行主题分类和情感分析；在生物信息学中，可以使用DBSCAN聚类算法对基因序列进行聚类分析。总之，DBSCAN聚类算法是一种非常实用的聚类算法，可以应用于许多领域。

2 Python代码

我这里使用的是Open3D库自带的DBSCAN算法，主要参数就两个：1、eps: 这是确定邻域的半径。它决定了在考虑一个点是否在某个点的邻域时，我们考虑的范围有多大。2、min_points: 这是构成一个簇所需要的最少点数。如果一个点的邻域中包含的点数少于这个值，那么这个点将被视为噪声点，不会加入任何簇。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/11/3 14:37
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Point Cloud Clustering.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：点云聚类
"""
import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef DBSCAN():# 欧式聚类，注意eps和min_points的取值pcd_path = r"4 - Cloud.pcd"pcd = o3d.io.read_point_cloud(pcd_path)pcd = o3d.geometry.PointCloud(pcd)print(pcd)# pcd.transform([[1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, 1]])with o3d.utility.VerbosityContextManager(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) as cm:labels = np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.045, min_points=20, print_progress=True))# eps: 这是确定邻域的半径。它决定了在考虑一个点是否在某个点的邻域时，我们考虑的范围有多大。# min_points: 这是构成一个簇所需要的最少点数。如果一个点的邻域中包含的点数少于这个值，那么这个点将被视为噪声点，不会加入任何簇。max_label = max(labels)  # 最大的类别值print(f"point cloud has {max_label + 1} clusters")colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1))colors[labels < 0] = 0  # 类别为0的，颜色设置为黑色pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3])  # ndarray to vector3do3d.visualization.draw([pcd], width=1920, height=1080)output_path = "clustered_point_cloud.pcd"o3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd)if __name__ == "__main__":DBSCAN()