超体聚类是一种图像的分割方法. 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与大部分的分割手段不同,超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体,超体是对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像 素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似的部分…

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html 1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像…

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:trainin…

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云…

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着…

1.点云的频率 今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,点云和图像一样,有可能也存在频率的概念.但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词.点云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值.故点云本身并没有在讲诉一种变化的信号.但在抽象意义上,点云必然是在表达某种信号的,虽然没有明确的时间关系,但应该会存在某种空间关系(例如LiDar点云).我们可以人为的指定点云空间中的一个点(例如Scan的重心或LiDar的“源”),基于此点来讨论点云在各个方向…

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍…

(1)Euclidean分割 欧几里德分割法是最简单的.检查两点之间的距离.如果小于阈值,则两者被认为属于同一簇.它的工作原理就像一个洪水填充算法:在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中.然后,它像病毒一样扩散到其他足够近的点,从这些点到更多点,直到没有新的添加为止.这样,就是一个初始化的新的群集,并且该过程将以剩余的无标记点再次进行. 在PCL中,Euclidean分割法如下: #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/segmen…