포인트 클라우드 클러스터링

파라미터 설명: 이 파라미터는 클러스터 내 포인트 사이의 최대 거리를 설정하는 데 사용됩니다. 이 파라미터가 증가하면 서로 멀리 떨어진 포인트들이 동일한 클러스터로 그룹화됩니다. 이 파라미터가 감소하면 서로 가까이 있는 포인트들이 서로 다른 클러스터로 그룹화됩니다.

기본값: 3.000 mm

조정 예시: 아래 그림과 같이, 왼쪽 그림은 파라미터가 3.000 mm일 때의 클러스터링 결과를 나타내고, 오른쪽 그림은 파라미터를 5.000 mm로 조정한 후의 클러스터링 결과를 나타냅니다. 파라미터를 조정한 후 주황색 화살표가 가리키는 포인트 클라우드는 모두 녹색이 되며 동일한 클러스터로 그룹화됩니다.

파라미터 설명: 이 파라미터는 클러스터링 결과를 필터링하는 데 사용됩니다. 두 파라미터 값 사이의 포인트 수를 가진 포인트 클라우드만 출력됩니다.

기본값: 800/3000000

조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.

조정 예시: 클러스터링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 각각 10,000개, 20,000개, 30,000개, 40,000개, 50,000개라고 가정합니다. 클러스터당 최대 포인트 수가 45,000이고 클러스터당 최소 포인트 수가 15,000이면 10,000과 50,000의 클러스터가 필터링되고 출력 포인트 수는 20,000, 30,000 및 40,000입니다.

파라미터 설명: 이 파라미터는 각 포인트에 대해 비교할 인접 포인트의 수를 설정하는 데 사용됩니다. 이 파라미터가 증가하면 더 많은 포인트가 비교에 사용되므로 클러스터링 결과가 줄어듭니다.

기본값: 30

조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.

파라미터 설명: 이 값을 증가시키면 인접 포인트의 법선 방향 각도에 대한 허용 오차가 커지며, 법선 방향 각도 차이가 큰 포인트들도 여전히 같은 클러스터로 분류됩니다.

기본값: 4

조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.

파라미터 설명: 이 파라미터는 클러스터링 결과를 필터링하는 데 사용됩니다. 두 파라미터 값 사이의 포인트 수를 가진 포인트 클라우드만 출력됩니다.

기본값: 800/3000000

조정 설명: 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.

조정 예시: 클러스터링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 각각 10,000개, 20,000개, 30,000개, 40,000개, 50,000개라고 가정합니다. 클러스터당 최대 포인트 수가 45,000이고 클러스터당 최소 포인트 수가 15,000이면 10,000과 50,000의 클러스터가 필터링되고 출력 포인트 수는 20,000, 30,000 및 40,000입니다.