目录
一、简介
二、点云聚类方法
1.基于距离的聚类方法
2.基于密度的聚类方法
3.基于模型的聚类方法
三、不同实现方式
1.平面模型
2.欧氏距离聚类
四、实现结果
一、简介
点云聚类方法是一种将点云数据进行分组的技术，在三维扫描、计算机视觉和机器人领域中，点云数据是一种常见的数据形式，它由大量的离散点组成，表示了物体或场景的三维信息，但由于自身的离散性，往往不好区分点云的实际形态，因此出现了点云聚类，将离散点划分为不同的数据集。点云聚类方法的目标是将这些离散的点分成不同的组，每个组表示一个物体或一部分场景。常见的聚类方法有以下几种。
二、点云聚类方法
1.基于距离的聚类方法
基于距离的点云聚类方法是最常见的一种方法，它基于点与点之间的距离来确定它们是否属于同一个聚类。常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。该方法的基本思想是，将点云中的每个点与周围的点进行距离比较，如果距离小于设定的阈值，则将它们归为同一个聚类。这种方法简单直观，容易实现，但对于点云中密度变化较大的情况，效果可能不理想。
2.基于密度的聚类方法
基于密度的点云聚类方法是一种通过计算点的密度来确定聚类的方法。它认为聚类是一组密度相对较高的点，而点云中的噪声或孤立点密度较低。该方法首先计算每个点
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