使用seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); 分出不同的平面，并赋予不同的颜色，保存

python_三维激光点云的地面分割，以及非地面点云数据的聚类，并且进行可视化。以某条道路区域的点云数据为样本进行测试，文件中包含有测试数据，以及代码运行聚类的效果图。

最近在一些工作材料时，偶然翻到几年前写的一篇《点云分割算法概述》的PPT，当时把这些算法都实现了一下，现在读起来还是很有参考价值。现把它分享出来，供大家分享交流。

针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题, 提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理, 得到去除干扰点后的散乱工件点云; 通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点, 并使相互碰撞的工件在空间上产生分离; 采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割, 得到多个工件点云子集, 基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中, 从而完成点云分割。此外, 线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据, 从而保证了分割结果的准确性, 提高了分割速度。结果表明：基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件, 分割时间约为696 ms, 满足了工业机器人抓取的实时性要求。

点云分割的学习 使用的数据等

关于3DGNN框架展开：原理阐述，实验问题提出，解决方案、核心代码。该文总的回顾了GCN图卷积网络的历程，用可视化的生动语言解释了图神经网络的基本数据传输机理，最后通过实验证明了其合理的进步之处和不足之处。

基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。

地面点云分割与欧式聚类.zip

PCL1.7.1库下 使用ransac对点云数据进行分割

PCL版本为1.7.1 IDE为 VS2010 本demo实现了SACSegmentation的用法，压缩包里有点云样本和源代码，成功实现了点云的分割和模型提取。