🟠 基于密度聚类分割

功能描述

该算子利用DBSCAN算法对输入的点云进行聚类分割。

DBSCAN的核心思想是：一个点属于一个簇，如果它周围的邻域内有足够多的点（满足密度条件）。算子会从任意一个点开始，寻找其邻域内满足密度条件的点并不断扩张，形成一个簇，直到无法再扩张为止。通过这种方式，它可以将空间中足够密集的区域划分为不同的簇，并能有效识别出稀疏的噪声点。

使用场景

对象分割：当场景中有多个相互分离的物体时，此算子可以根据其各自的点云密度将每个物体分割成独立的簇。
噪声去除：DBSCAN算法能自然地识别出处于低密度区域的孤立点，非常适合用于去除点云中的稀疏背景噪声或测量噪声。
实例分离：对于堆叠或散乱放置的多个相同或不同物体，只要它们之间存在微小的间隙，就可以尝试使用此算子将它们分离成单个实例。

输入输出

输入项

点云：输入的待进行聚类分割的点云或点云列表。

输出项

分割点云：返回分割后的点云簇列表，列表中的每个元素都是一个被识别出的点云簇。

参数说明

该算子有两个版本：

基于密度聚类分割:处理不带法向信息的点云。
基于密度聚类分割(带法向):处理带有法向信息的点云。

两者核心功能和参数完全相同，仅处理的点云数据类型不同。

搜索半径

参数说明

定义了每个点寻找邻居点时所使用的球形区域的半径。

调参说明

增大此值：更远的邻域半径，会认为更远的点也是邻居。
减小此值：要求点之间必须非常紧密才能被看作邻居，可能导致一个完整的物体被分割成多个小簇。

参数范围

[0,200]，默认值：5

密度条件

参数说明

定义了在一个点的“搜索半径”内，至少需要包含多少个邻近点，该点才被视为一个“核心点”（即稠密区域内部的点）。

调参说明

增大此值：要求一个区域的点必须非常密集才能形成簇，使得聚类条件更严格，可能会有更多的点被当作噪声而丢弃。
减小此值：放宽了密度要求，使得较为稀疏的区域也能形成簇。此参数需要与“搜索半径”结合调整，以达到最佳的分割效果。

参数范围

[0,100000]，默认值：5

聚类最少点数

参数说明

后处理筛选条件，聚类完成后，点数少于此值的簇都将被过滤掉。

调参说明

适用于过滤掉那些由少量点组成的、无意义的小噪声簇，适当提高此值来确保输出的是有意义的聚类结果。

参数范围

[1,4000000]，默认值：100

聚类最多点数

参数说明

后处理筛选条件，聚类完成后，点数多于此值的簇都将被过滤掉。

调参说明

适用于需要排除某个非常大的背景或支撑面的场景。例如，如果想忽略掉桌面，只分析桌面上的小物体，可以设置一个上限来过滤掉代表桌面的那个最大的点云簇。

参数范围

[1,4000000]，默认值：4000000

启用排序

参数说明

选择是否对最终输出的所有点云簇按点云数量从大到小进行排序。

调参说明

开启（默认）：输出的点云簇列表将按照点数从多到少排列。
关闭：输出的点云簇顺序可能不固定。

保留全部结果

参数说明

对于输入的每一块点云，是否输出其全部分割结果，或者只保留部分。

调参说明

开启（默认）：默认选项，保留所有找到的、且满足点数限制的簇。
关闭：将只保留由“保留结果数量”参数指定的前N个最大的簇。

保留结果数量

参数说明

设置输出的点云数量。

调参说明

对输入的每块点云，将分割结果按点云数量从大到小进行排序，保留前几个点云，例如设置为1表示只保留最大的结果，设置为2表示保留前2个结果，设置为3表示保留前3个结果，以此类推。

参数范围

[1,1000]，默认值：1

使能节点

参数说明

控制该算子是否执行运算。

调参说明

开启（默认）：正常运行该算子功能。
关闭：算子不执行任何操作，直接将输入的数据输出。