点群クラスタリング

指定されたルールに従って点群をクラスタリングします。対象物の分割に使用されます。

通常、点群前処理に使用され、干渉点群を除去します。

点群クラスタリングは、ユークリッド距離に基づいたクラスタリング（EuclideanCluster）と領域成長セグメンテーション（RegionGrowingSeg）の2つの方法があります。

点群が空間的に分離されている場合は、ユークリッド距離に基づいたクラスタリング方法（EuclideanCluster）を推奨します。点群が空間的に連続しているが、接続の曲率が大きく変化する場合は、領域成長セグメンテーション方法（RegionGrowingSeg）を推奨します。

クラスタリングアルゴリズム

初期値：EuclideanCluster

オプション：EuclideanCluster、RegionGrowingSeg

調整説明：このパラメータはクラスタリングの二つの方法を選択します。現場ではEuclideanClusterを使用することを推奨します。まずこれについて説明します。

EuclideanCluster

RegionGrowingSeg

クラスター内の最大点数

初期値：3000000

調整説明：このパラメータはクラスタリングされた結果をフィルタリングします。点数がクラスターの最小点数より小さいクラスターは出力されます。値を大きくしたら最終的に出力されるクラスターの数は多くなりますが、多き過ぎると大きな影響は出ません。小さくしたら最終的に出力されるクラスターの数は少なくなります。

調整の例：点群クラスタリングは5つのクラスターを生成し、点数は10000、20000、30000、40000、50000とします。クラスターの最大点数を45000に、最小点数を15000に設定したら、点数が10000と50000のクラスターは除去され、点数が20000、30000、40000のクラスターだけが出力されます。