wordpress4.9多个主题,郑州做网站优化,重庆网站推广方法大全,移动网站 图片优化1 DBSCAN算法介绍 DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法#xff0c;全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”#xff0c;英文名称为Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise。 DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别#xff0c;并且对噪音数据具…1 DBSCAN算法介绍 DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”英文名称为Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise。 DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别并且对噪音数据具有较强的鲁棒性。其基本思想是如果一个点在给定的邻域内有足够多的相邻点那么该点就是一个核心点如果一个点在给定的邻域内没有足够多的相邻点那么该点就是一个边界点如果一个点既不是核心点也不是边界点那么该点就是噪音点。 DBSCAN聚类算法的优点在于它只需要扫描一遍数据集即可完成聚类不需迭代执行因此具有较高的效率。此外DBSCAN聚类算法可以发现任意形状的簇而不仅仅是凸形簇。 在实际应用中DBSCAN聚类算法可以应用于许多领域如图像处理、文本挖掘、生物信息学等。例如在图像处理中可以使用DBSCAN聚类算法对图像进行分割和识别在文本挖掘中可以使用DBSCAN聚类算法对文本进行主题分类和情感分析在生物信息学中可以使用DBSCAN聚类算法对基因序列进行聚类分析。总之DBSCAN聚类算法是一种非常实用的聚类算法可以应用于许多领域。 2 Python代码 我这里使用的是Open3D库自带的DBSCAN算法主要参数就两个1、eps: 这是确定邻域的半径。它决定了在考虑一个点是否在某个点的邻域时我们考虑的范围有多大。2、min_points: 这是构成一个簇所需要的最少点数。如果一个点的邻域中包含的点数少于这个值那么这个点将被视为噪声点不会加入任何簇。
# -*- coding: utf-8 -*-Time 2023/11/3 14:37
Auth RS迷途小书童
File Point Cloud Clustering.py
IDE PyCharm
Purpose点云聚类import open3d as o3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef DBSCAN():# 欧式聚类注意eps和min_points的取值pcd_path r4 - Cloud.pcdpcd o3d.io.read_point_cloud(pcd_path)pcd o3d.geometry.PointCloud(pcd)print(pcd)# pcd.transform([[1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, 1]])with o3d.utility.VerbosityContextManager(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) as cm:labels np.array(pcd.cluster_dbscan(eps0.045, min_points20, print_progressTrue))# eps: 这是确定邻域的半径。它决定了在考虑一个点是否在某个点的邻域时我们考虑的范围有多大。# min_points: 这是构成一个簇所需要的最少点数。如果一个点的邻域中包含的点数少于这个值那么这个点将被视为噪声点不会加入任何簇。max_label max(labels) # 最大的类别值print(fpoint cloud has {max_label 1} clusters)colors plt.get_cmap(tab20)(labels / (max_label if max_label 0 else 1))colors[labels 0] 0 # 类别为0的颜色设置为黑色pcd.colors o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3]) # ndarray to vector3do3d.visualization.draw([pcd], width1920, height1080)output_path clustered_point_cloud.pcdo3d.io.write_point_cloud(output_path, pcd)if __name__ __main__:DBSCAN()
3 效果展示 4 总结 总的来说DBSCAN算法还是不错的它作为基于欧式距离为基础的密度聚类算法在表现上还可以。但是对于完善地林业单木分割还是有些困难可能还需要加入其他算法来修正它的结果。其次在DBSCAN算法的参数方面需要好好臻选如果搜索半径设置的过大程序就会执行很长一段时间
