如何合并不同大小的点云集群

How to merge Point Cloud Cluster of different size

本文关键字：何合并合并更新时间：2023-10-16

我正在使用PCL处理3D点云。我使用快速点特征直方图(FPFH)作为单个点的33维描述符。在我的工作中，我想使用FPFH对点云数据进行聚类，其中聚类被定义为这个特征。

然而，我很困惑，如果我计算一个包含200个点的集群的FPFH，而集群中每个点的特征向量是200 x 33。由于两个集群的大小不同，所以我不能像上面那样使用大小的特征向量。我的问题是，我如何才能适当地计算特征，并使用它来描述集群使用单个1 x 33维向量?

我正在考虑使用mean，但是mean不能捕获所有不同点的相对信息。

FPFH描述符是围绕一个点计算的(从该点的邻近点开始计算——通常使用k近邻或固定半径选择)，而不是从计算。因此，无论集群的大小如何，从中计算出的FPFH都只有33维。所以对于每个聚类，你只需要将聚类中的所有点提供给FPFH计算例程，然后得到33维特征向量。您可能还需要指定一个点云，其中包含计算特征向量的点。如果你对每个集群都这样做，只需发送集群的质心(单个点)-并确保半径/k足够大，以便集群中的所有点都被选中。