PCL点云处理之欧氏聚类（八）

聚类原理

（1）找到空间中某点p10，有kdTree找到离他最近的n个点，判断这n个点到p的距离。将距离小于阈值r的点p12,p13,p14…放在类Q里 （2）在 Q去除p10的区间里找到一点p12,重复1 （3）在 Q去除p10,p12 找到一点，重复1，找到p22,p23,p24…全部放进Q里 （4）当 Q 再也不能有新点加入了，则完成搜索了

个人理解

只根据距离聚类，且对聚类起始点无要求，通常称聚类 根据距离聚类，且对聚类起始点有一定要求的，通常称区域生长 根据多种条件约束聚类，且对聚类起始点有一定要求的，通常称多特征约束生长 论文中对于多特征约束生长使用较多，通过改变起始点的选择方法和生长时的约束条件作为创新， 在图像处理邻域该聚类方法又叫做连通性分析，不过图像opencv中使用的是像素之间的二维水平距离，点云pcl库使用的是点与点之间的三维空间距离。

实验代码

只需改变文件读取写出的路径，直接复制黏贴即可使用，这里主要是分批赋色输出多个pcd文件，其他都是pcl模块直接调用即可