【源码】基于PCL和LCCP的三维点云分割系统

项目简介

本项目是基于PCL（Point Cloud Library）和LCCP（局部一致性连通性分割）的三维点云分割系统。通过结合边缘检测和LCCP算法，可改善二维实例分割生成的点云并生成分割点云地图，主要用于三维点云数据的处理和可视化，适用于高精度物体分割场景。

项目的主要特性和功能

1. 点云分割：运用LCCP算法处理复杂场景中的物体分割问题。
2. 边缘检测：结合Canny边缘检测算法，提升边缘细节分割效果。
3. 点云可视化：利用PCL库的可视化工具实时展示分割结果。
4. 数据处理：支持从图像数据提取点云，进行深度图像处理和姿态变换，适配多种数据集。
5. 自适应边界体素：通过SupervoxelClustering类设置自适应边界体素，提高分割精度。

安装使用步骤

环境准备

• 系统：Windows 10
• 编译器：MSVC2017 64bit、cmake 3.5
• 第三方库：pcl 1.9.1、boost 1.6.8、opencv 4.2.0、yaml 0.6.0

编译步骤

1. 编译yaml_cpp bash cd yaml_cpp mkdir build cd build cmake [-G generator] [-DBUILD_SHARED_LIBS=ON|OFF] .. make
2. 编译本工程 bash mkdir build cd build cmake [-G generator] [-DBUILD_SHARED_LIBS=ON|OFF] .. make

执行命令

bash SegmentMap.exe --Dataset 数据集目录 -t 数据集目录/KeyFrameTrajectory.txt -c 0.2 -s 0.4 -n 0.6 -C 15 -S 0.01

数据集

使用TUM数据集的rgbd_dataset_freiburg1_room序列进行测试，数据集可从以下链接下载： 百度网盘 链接：https://pan.baidu.com/s/1sMxa3skD_Uix4TYjzioLyQ 提取码：1wpe

按上述步骤操作，即可编译并运行项目，实现三维点云的分割和可视化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】