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点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。基于区域生长的分割种子点：根据点的曲率值对点云进行排序，曲率最小的点叫做初始种子点，（1）区域生长算法从曲率最小的种子点开始生长，初始种子点所在区域为最平滑区域，从初始种子点...
区域增长分割区域生长算法是利用了法线、曲率和颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。适用于特征均匀的连通目标。通过设定的约束条件并结合分割数据的融合需求，利用场景中物体的特征将不同的目标物体从场景中分割出来。PCL中调用区域生长分割类pcl::RegionGrowing，实现区域生长分割…
PCL中的区域生长分割(regiongrowingsegmentation)首先注意一点，这里是regiongrowingsegmentation，不是color-basedregiongrowingsegmentation.算法核心：该算法是基于点法线之间角度的比较，企图将满足平滑约束的相邻点合并在一起，以一簇点集的形式输出。.每簇点集被认为...
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
基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块.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...
种子区域生长法.是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，直到找不到符合条件的新像素为止。.该方法的关键是选择合适的...
点云分割在三维建模、自动驾驶汽车、机器人、建筑建模等领域有着广泛的应用。处理三维无序和非结构化数据(如点云)带来了几个挑战。例如，在点云上应用CNNs和其他经典深度学习架构的最佳方式还不清楚。基于图的深度模型可能是点云分割的一个潜在探索
少监督点云识别[30]提出了一种自监督方法，通过重新组合随机分割的点云部分来学习点云表示。MortonNet[36]使用Z阶来学习具有自我监督的特征。然而，这两种模型不能直接使用自监督学习特性来完成对象分类、零件分割和语义分割等任务。
为了构建面片连接图，我们使用体素云连接分割VoxelCloudConnectivitySegmentation(VCCS)[18]，一种将三维点云数据分割成块的新方法，称为超体素分割（超像素的3D模拟），体素云连接分割采用K-Mean的局部区域生长变体聚类生成各自的超体素
segMatch:基于3D点云分割的回环检测.segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。.分割的例子可以在下面的图片中看到。.该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图...