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【论文复现】——FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation

目录

  • 一、算法原理
    • 1、论文概述
    • 2、实现流程
    • 3、参考文献
  • 二、代码实现
  • 三、结果展示
  • 四、实验数据

一、算法原理

1、论文概述

  从点云数据进行分割在许多应用中都是必不可少的,例如遥感、移动机器人或自动驾驶汽车。然而,三维距离传感器捕获的点云通常是稀疏和非结构化的,这对有效的分割提出了挑战。缺少计算量小的点云实例分割的快速解决方案。为此,提出了一种新的快速欧氏聚类(FEC)算法,该算法在现有聚类算法的基础上应用一种点聚类算法,避免了不断遍历每一个点。

2、实现流程

  首先将点云中所有点 P i \mathbf{P}_i

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