基于密度聚类分割

功能: 利用DBSCAN方法对点云做聚类, DBSCAN是一种基于点云聚类分割方法, 聚类流程为从随机选择的种子点开始扩展, 直至搜索不到满足密度条件的点, 更换种子点, 直至遍历完所有点

输入参数

名称 类型 合法范围 缺省值 含义

点云

XYZPoints

输入点云

输出参数

名称 类型 合法范围 缺省值 含义

分割点云

XYZPoints

返回分割后的点云

参数设置

名称 类型 合法范围 缺省值 含义

搜索半径

Float

[0, 200]

5

每一个种子点的搜索半径, 越大则聚类越少

密度条件

Integer

[0, 100000]

5

每一个种子点的搜索半径内最少需要有的点云点数, 即为密度条件, 越大则聚类越严格聚类数越少, 越小则聚类越宽松聚类数越多

聚类最少点数

Integer

[1, 4000000]

100

每一个聚类簇中最少包含的点云点数

聚类最多点数

Integer

[1, 4000000]

4000000

每一个聚类簇中最多包含的点云点数

启用排序

Bool

True

对输出的所有点云按点云数量从大到小进行排序

使能节点

Bool

True

开启节点功能

保留全部结果

Bool

[True, False]

True

对输入的每块点云,是否输出所有分割结果,若为False则会保留指定数量的结果