分割算法：這些算法根據(jù)點的屬性（例如顏色、強度、反射率等）將它們分組，以識別場景中的對象或特征。

激光雷達點云分割算法應用

激光雷達點云分割算法用于基于幾何形狀、反射率或顏色等特征將點云劃分為不同的段。該技術具有廣泛的應用，包括目標識別和跟蹤、自動駕駛和城市規(guī)劃。例如，在自動駕駛中，激光雷達分割被用來檢測和跟蹤行人、車輛和道路上的其他障礙物。在城市規(guī)劃中，可以使用它來識別和分析建筑物、道路和其他基礎設施的特征?？傮w而言，激光雷達分割算法對從點云數(shù)據(jù)提取有用信息并在各個領域?qū)崿F(xiàn)智能決策至關重要。

以下是十種常見的LiDAR點云分割算法及其簡要描述及下載URL：

1. Region Growing（區(qū)域生長）：此算法將具有相似屬性（如顏色或強度）的相鄰點組合成段。該算法通過迭代地添加相鄰點到段中，直到不能再添加為止。下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/region_growing.h

2.Mean Shift（均值漂移）：此算法通過迭代地將點向其局部分布的模式移動，直至收斂來識別段。它可用于聚類或點云分割。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/impl/mean_shift.hpp

3. Euclidean Cluster Extraction（歐幾里得聚類提?。捍怂惴ǜ鶕?jù)歐幾里得距離將接近的點群組合成群集。它可用于將點云劃分為不同的對象或區(qū)域。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl / segmentation / extract_clusters.h

4.Conditional Euclidean Clustering（條件歐幾里得聚類）：此算法將滿足給定條件（如接近度和顏色相似性）的點組合成群集。它可用于將點云劃分為有意義的對象或區(qū)域。

下載URL: https://github.com / PointCloudLibrary / pcl / blob / master / segmentation / include / pcl / segmentation conditional_euclidean_clustering.h

5.Split and Merge（拆分與合并）: 此算法基于標準（例如平面性或曲率）遞歸地將點云拆分成較小的片段，然后根據(jù)它們的相似性將它們合并。它可用于將點云拆分為具有不同形狀和大小的對象。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/sac_segmentation.h

6.Connected Components（連通分量）: 此算法將由邊連接的點組成連通分量，可用于將點云劃分為對象或區(qū)域。

下載URL：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl / segmentation / connected_components.h

7.Graph-based Segmentation（基于圖像的分割）: 此算法通過構建一個圖形來將點云分割成區(qū)域，其中每個點是一個節(jié)點，邊連接相鄰的點。然后通過最小化考慮節(jié)點相似性和連通性的能量函數(shù)來對屬于同一段落中的節(jié)點進行分組。
下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/graph_based_segmentation.h

8. Supervoxel Clustering（超體素聚類）：該算法將點云分割成超體素，這些超體素是點云的緊湊、像素化表示，保留了幾何和拓撲結(jié)構。它可以用于提取每個超體素的法線和顏色等特征。

下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/supervoxel_clustering.h

9. Expectation-Maximization Clustering（期望最大化聚類）：該算法將點云建模為高斯混合物，并使用期望最大化算法估計高斯混合物的參數(shù)。它可以根據(jù)統(tǒng)計屬性將點云聚類到不同的對象或區(qū)域中。

下載鏈接：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/segmentation/include/pcl/segmentation/impl/em.h

10.Convex Hull-based Segmentation（基于凸包的分割是一種圖像分割技術），它使用一組點的凸包來定義圖像中對象的邊界。它首先找到屬于特定對象的所有圖像中的點，然后使用這些點創(chuàng)建一個凸包來定義該對象的邊界。

下載鏈接：https://github.com/search?q=Convex+Hull-based+Segmentation&type=