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cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）

文章目录

  • 一、简介
  • 二、实现代码
  • 三、实现效果
  • 参考资料

一、简介

均值漂移算法是一种非常经典的层次聚类方式，已在二维图像中得到了广泛的应用。这里我们也已二维图像为例来阐述其整个计算过程：

算法基本思想：如下图所示，左侧为实际的图像特征的分布，右侧为基于图像特征分布计算而来的归一化密度，可以很明显的看出，右侧存在7个密度峰值，这每个峰值代表着一个类别中心。因此我们这里只需要让每个像素（点）爬上属于自己的山峰，那么也就找到其所属的类别。

cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）_第1张图片
聚类结果
cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）_第2张图片

在了解这些之后，我们再看其计算过程就简单很多了。

1、随机选择一个点，如下所示，并搜索该点邻域r内所有的点，此时邻域点集与其可以形成一个矢量集合&#x

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