[发明专利]点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置

说明书

本申请公开一种点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置，该方法包括：获取第一点云数据，首先将第一点云数据进行采样，得到第二点云数据后，对采样后的第二点云数据进行聚类，得到至少两个类别的子点云，判断该子点云的类别数量是否大于一个，若大于，则以至少两个类别的子点云为基准数据，将第一点云数据中的数据点划分到对应的子点云中，以得到聚类后的点云数据。由此，本申请利用采样将需要进行聚类的数据量减少，从而可以减少计算量，加快聚类速度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置。

背景技术

随着三维扫描技术的发展，使三维点云数据模型成为一种新兴数字媒体，在工业制造、建筑设计、产品展示、医学、电子商务等方面有着广泛的应用。由于现有三维扫描设备精度得到极大提高，扫描得到的点云数据中包含大量数据点，此时若需要对点云数据进行聚类分析，获取不同类别的点云时，采用传统的聚类方法会导致聚类速度较慢的问题。

发明内容

本申请主要提供一种点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置，能够快速将点云分为不同类别。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种点云聚类方法，包括：获取第一点云数据；将第一点云数据进行采样，得到第二点云数据；对第二点云数据进行聚类，得到至少一个类别的子点云；判断该子点云的类别数量是否大于一；若大于，则以至少一个类别的子点云为基准数据，将第一点云数据中的数据点划分到对应的子点云中，以得到聚类后的点云数据。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种图像处理设备，其特征在于，包括：相互连接的通信电路和处理器；该处理器利用通信电路获取点云数据，并执行程序以实现如上所述的点云聚类方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种具有存储功能的装置，存储有指令，该指令被执行时实现如上所述的点云聚类方法。

本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请的实施例中，在获取第一点云数据，首先将第一点云数据进行采样，得到第二点云数据后，对采样后的第二点云数据进行聚类，得到至少一个类别的子点云，并在该子点云的类别数量大于一时，再以至少一个类别的子点云为基准数据，将第一点云数据中的数据点划分到对应的子点云中，以得到聚类后的点云数据。由此，本申请利用采样将需要进行聚类的数据量减少，从而可以减少计算量，加快聚类速度。

附图说明

图1是本申请点云聚类方法第一实施例的流程示意图；

图2是图1中步骤S12的具体流程示意图；

图3是图2中步骤S122的具体流程示意图；

图4是采用距离采样方法进行采样的场景示意图；

图5是图1中步骤S16的具体流程示意图；

图6是本申请点云聚类方法第二实施例的流程示意图；

图7是图6中步骤S132的具体流程示意图；

图8是图5中步骤S162的具体流程示意图；

图9是利用本申请点云聚类方法进行聚类的点云数据的变化过程示意图；

图10是本申请图像处理设备一实施例的结构示意图；

图11是本申请具有存储功能的装置一实施例的结构示意图。

具体实施方式