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import open3d as o3d
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN, OPTICS
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# Read point cloud:
pcd o3d.io.read_point_cloud(../data/depth_2_pcd_downsampled.ply)
# Get points and transform it to a numpy array:
points np.asarray(pcd.points).copy() 为了可视化计算的群集在调用该方法后添加了以下行fit() # Get labels:
labels model.labels_
# Get the number of colors:
n_clusters len(set(labels))# Mapping the labels classes to a color map:
colors plt.get_cmap(tab20)(labels / (n_clusters if n_clusters 0 else 1))
# Attribute to noise the black color:
colors[labels 0] 0
# Update points colors:
pcd.colors o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3])# Display:
o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) 三、K均值 K-means是一种基于质心的算法。它将输入样本分成 K 个具有相等方差的独立组同时最小化点之间的距离。 K 均值需要聚类数作为输入参数。可以将其他超参数设置为质心初始化的参数。修复此参数可使算法具有确定性。您可以在此处找到有关参数的更多信息。n_clustersrandom_state 为了分割点云我们首先对点进行归一化然后拟合。这里我们设置为 4。n_clusters # Normalisation:
scaled_points StandardScaler().fit_transform(points)
# Clustering:
model KMeans(n_clusters4)
model.fit(scaled_points) K 均值将输入点云分割为 4 个聚类将墙分割成 3 组其余点重新分组为单个聚类。 这可能对某些应用程序有好处但对其他应用程序则不然。在我们的例子中我们想要墙作为一个整体椅子等等。换句话说我们希望将它们分组到一个由非密集区域隔开的密集区域中。 四、数据库扫描 DBSCAN算法旨在将样本分离为具有低密度区域的高密度簇。不必事先定义聚类数。DBSCAN对噪声具有鲁棒性在聚类过程中异常值被检测并忽略因此聚类过程不受它们的影响。 DBSCAN 需要两个超参数分别表示形成聚类的最小点数和用于定位相邻要素的距离测量值。您可以在此处找到有关DBSCAN的更多信息。min_sampleseps 为了分割点云我们首先对点进行归一化然后拟合。在这里我们设置为 10 点和 0.15。min_sampleseps # Normalisation:
scaled_points StandardScaler().fit_transform(points)
# Clustering:
model DBSCAN(eps0.15, min_samples10)
model.fit(scaled_points) 对于固定参数DBSCAN将输入点云分成8个簇墙被分割成4组椅子被分成2组桌子被分割成一组。这是由于传感器的性质噪声产生了一些间隙。 五、投影点云 正如我们从前面的例子中看到的墙和椅子上的一些部分是分开重新组合的。这没关系但是如果我们只对地面上占用的空间感兴趣怎么办例如找到自由行走的空间。 在这种情况下我们不关心高度就像我们关心地面上的被占领区域一样。因此我们可以将所有点投影到地平面上。这样所有点将具有相同的高度y 坐标这不会影响聚类。在地平面上投影点云需要估计地平面方程然后找到投影矩阵。我知道这有很多工作要做但是如果我们只忽略 y 坐标呢后者甚至会减少运行时间因为在聚类过程中只考虑两个属性 让我们尝试一下从可视化投影点云开始。这里所有点都投影在平面 OXZ y0 上 # Project points on OXZ plane:
points[:, 1] 0
pcd_projected o3d.geometry.PointCloud() # create point cloud object
pcd_projected.points o3d.utility.Vector3dVector(points) # set pcd_np as the point cloud points
o3d.visualization.draw_geometries([pcd_projected]) 在平面 OXZ 上投影点云。 现在我们可以分割投影点云。请注意为此我们只考虑 x 和 z 坐标 # projection: caonsider the x and z coordinates (y0)
points_xz points[:, [0, 2]]# Normalisation:
scaled_points StandardScaler().fit_transform(points_xz)# Clustering:
model DBSCAN(eps0.15, min_samples10)
model.fit(scaled_points) 投影点云上的分割如下图所示 或者在原始点云上 通过投影我们可以看到点云根据占用的空间进行分割这对于许多应用程序来说更好。但是对于其他应用程序这可能不像精细分割那样工作或者当有物体最初不在地面上时例如投射路过的鸟 六、结论 在本教程中我们学习了如何使用 K 均值和 DBSCAN 分割点云。聚类算法的挑战是设置良好的超参数这对于实际应用程序并不明显。作为练习您可以针对不同的超参数值测试这些算法也可以测试Scikit-learn提供的其他聚类算法。 谢谢我希望你喜欢阅读这篇文章。您可以在我的 GitHub 存储库中找到示例。如果您有任何问题或建议请随时在下面给我留言。
