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PCSEGDIST

ユークリッド距离基づい点群をにセグメント化する

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构文

标签= pcsegdist（ptcloud，sivelistance）
[标签，数字] = PCSEGDIST（PTCLOUD，INFIRCISTANCE）
[[___] = pcsegdist（___，名称=值）

说明

标签= pcsegdist（ptcloud，，，，思想）は，クラスター点のの最小ユークリッド距离思想を使用てをクラスターセグメント化します。PCSEGDISTは点群各点クラスターラベルを割り当，すべての点の标签を返します。

例

[[标签，，，，数字] = pcsegdist（ptcloud，，，，思想）はクラスターも返します。

[[___] = pcsegdist（___，，，，名称=值）は，値引数を使用しを设定します。，标签= PCSEGDIST（ptcloud，，，，思想，numClusterPoints = [1，Inf]）は，クラスター点の小数と最大数を[1，INF]に设定し。

例

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ライブスクリプトを开く

2つのをて，それらを。。。

[x，y，z] =球（100）;loc1 = [x（:)，y（:)，z（:)];loc2 = 2*loc1;ptcloud = pointCloud（[[loc1; loc2]）;PCSHOW（PTCLOUD）标题（“点云”）

图包含一个轴对象。带有标题点云的轴对象包含类型散点的对象。

クラスター间最小距离を设定し。。

识别= 0.5;

点群を化します。

[标签，数字] = pcsegdist（ptcloud，sivelistance）;

ラベル付け结果プロットします。。はははつのつのクラスターグループ化されれ。。

pcshow（ptcloud.location，labels）colormap（hsv（numclusters））标题（“点云簇”）

图包含一个轴对象。带有标题点云簇的轴对象包含类型散点的对象。

ライブスクリプトを开く

LIDAR点群点群をスペース読み込み読み込み。。

ld =负载（“ drivelidarpoints.mat”）；

地面をし距离はメートル単位测定されます。

maxDistance = 0.9;参考值= [0 0 1];[〜，inliers，utliers] = pcfitplane（ld.ptcloud，maxDistance，reference vector）;

地面のを削除し。。

ptcloudwithoutground = select（ld.ptcloud，outliers）;

10个最低个ので点群クラスター化し。。

识别= 2;Minpoints = 10;[标签，numclusters] = pcsegdist（ptcloudwithoutground，hiveistance，'NumClusterPoints'，Minpoints）;

ラベル値が0の点削除します。

idxvalidpoints = find（labels）;labelColorIndex = labels（idxvalidpoints）;SementedPtCloud = select（ptcloudwithoutground，idxvalidpoints）;

ラベル付けた结果プロットします。

图colormap（HSV（数字））PCSHOW（SemengedPtCloud.Location，LabelColorIndex）标题（“点云簇”）

图包含一个轴对象。带有标题点云簇的轴对象包含类型散点的对象。

入力引数

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点群。PointCloudオブジェクトとして指定ます。

2つのつの点间のユークリッド距离正のスカラー指定し。。

データ：：单身的|双倍的

名前と値引数

例：ParallelneighBorsearch=错误的は，ParallelneighBorsearchを错误的に设定し。

オプションの引数ペアをname1 = value1，...，namen = valuenとして指定ます。ここ，，姓名は引数名，价值は対応です名前と値の他の后后指定指定しなけれなければなりませんんが，，，ペアペア

各クラスター点最小数と最大数またはまたは[Minpoints，Maxpoints]の22要素要素要素要素要素ベクトル指定しします。。。NumClusterPointsをスカラーし场合，クラスター内のは无制限无制限なりなります。。クラスターが指定さされたたた范囲范囲标签を0に设定し。

点群データセグメントするため并列近傍探索。真的または错误的100个のの点点点点クラスタークラスタークラスタークラスターで，クラスタークラスターががががががががががががが个个个个以上なるなる可能性がががある真的に设定し。

一部ので，近傍探索セグメンテーションがしますます。どれだけ速度が向上向上するするかは，，思想入力のによって异なり。。

出力引数

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クラスターラベル次いずれか返されます。

  • 点群ptcloudが点をされていないないないないないない列列のとして格纳して场合场合，，标签はm行1列列ベクトル。。

  • 点群ptcloudM x n x 3ののの配列として格纳格纳ししてているいる场合场合标签はm行n列の。。。

点群の各点は，标签の対応によって指定れたクラスターがます。各ラベルの値は0から有效点のクラスター数数字までの整数。値0は，座标がinfまたは南の点无效なのためにさててますます。

の。の整数として返されますクラスター数数，无效无效なな点点点にに対応するするクラスターが含まれれず，，无效无效な点0が除外さます。

拡张机能

C/C ++コード生成
MATLAB®编码器™を使用てC ++コードを生成し。。。

バージョン履歴

R2018Aで导入

参考

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