点群クラスタリング
パラメータ説明
- クラスタリングアルゴリズム
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パラメータ説明：このパラメータは、クラスタリング方法を選択するために使用されます。
オプション：EuclideanCluster、RegionGrowingSeg
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EuclideanCluster（ユークリッドクラスタリング）：距離に基づいて、点群が同じクラスタに属するかを判断します。
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RegionGrowingSeg（領域成長分割）：法線ベクトルや曲率に基づいて、点群が同じクラスタに属するかを判断します。
初期値：EuclideanCluster
調整アドバイス：初期値のまま使用することを推奨します。
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以下では、上記2つのクラスタリング方法に関連するパラメータについて説明します。
EuclideanCluster
- 出力クラスター内の隣接点の最大距離
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パラメータ説明：このパラメータは、同一クラスタ内の点同士の最大距離を設定します。この値を大きくすると、より離れた点も同じクラスタに分類されます。逆に、この値を小さくすると、近い点でも異なるクラスタに分類されます。
初期値：3.000mm
調整の例：下図に示すように、左側はパラメータを3.000 mmに設定した場合のクラスタリング結果、右側はパラメータを5.000 mmに変更した場合の結果です。パラメータ調整後、オレンジ色の矢印が指す点群はすべて緑色となり、同じクラスタに分類されています。
- クラスタ内の最小/最大点数
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パラメータ説明：このパラメータは、クラスタリング結果をフィルタリングするために使用されます。クラスタリング後の点群の点数が、設定された最小値と最大値の間にある場合のみ、その点群が出力されます。
初期値：800/3000000
調整アドバイス：初期値のまま使用することを推奨します。
調整の例：クラスタリング後の各点群の点数が、10,000、20,000、30,000、40,000、50,000の場合、クラスタ内の最大点数 が 45,000、クラスタ内の最小点数 が 15,000 に設定されているとすると、点数が10,000と50,000の点群はフィルタリングされ、20,000、30,000、40,000の点群のみが出力されます。
RegionGrowingSeg
- 隣接点の個数
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パラメータ説明：このパラメータは、各点に対して比較する近傍点の数を設定するために使用されます。この値を大きくすると、比較する点群の点数が増えるため、クラスタの数は減少します。
初期値：30
調整アドバイス：初期値のまま使用することを推奨します。
- 平滑しきい値
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パラメータ説明：このパラメータの値を大きくすると、隣接点の法線ベクトルの角度差に対する許容範囲が広がり、法線ベクトルの角度差が大きい点でも同じクラスタに分類されるようになります。
初期値：4
調整アドバイス：初期値のまま使用することを推奨します。
- クラスタ内の最小/最大点数
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パラメータ説明：このパラメータは、クラスタリング結果をフィルタリングするために使用されます。クラスタリング後の点群の点数が、設定された最小値と最大値の間にある場合のみ、その点群が出力されます。
初期値：800/3000000
調整アドバイス：初期値のまま使用することを推奨します。
調整の例：クラスタリング後の各点群の点数が、10,000、20,000、30,000、40,000、50,000の場合、クラスタ内の最大点数 が 45,000、クラスタ内の最小点数 が 15,000 に設定されているとすると、点数が10,000と50,000の点群はフィルタリングされ、20,000、30,000、40,000の点群のみが出力されます。