#?文件功能：
#?????1.?從數據集中加載點云數據
#?????2.?從點云數據中濾除地面點云
#?????3.?從剩余的點云中提取聚類

import?numpy?as?np
import?os
import?struct
from?sklearn?import?cluster?datasets?mixture
from?itertools?import?cycle?islice
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?RANSAC?import?*
import?open3d?as?o3d
import?open3d
from?pyntcloud?import?PyntCloud
from?pandas?import?Dataframe
import?sklearn.cluster
from?DBSCAN?import?*
from?mpl_toolkits.mplot3d?import?Axes3D

#?功能：從kitti的.bin格式點云文件中讀取點云
#?輸入：
#?????path:?文件路徑
#?輸出：
#?????點云數組
def?read_velodyne_bin（path）:
????‘‘‘
????:param?path:
????:return:?homography?matrix?of?the?point?cloud?N*3
????‘‘‘
????pc_list?=?[]
????with?open（path?‘rb‘）?as?f:
????????content?=?f.read（）
????????pc_iter?=?struct.iter_unpack（‘ffff‘?content）
????????for?idx?point?in?enumerate（pc_iter）:
????????????pc_list.append（[point[0]?point[1]?point[2]]）
????return?np.asarray（pc_list?dtype=np.float32）

#?功能：從點云文件中濾除地面點
#?輸入：
#?????data:?一幀完整點云
#?輸出：
#?????segmengted_cloud:?刪除地面點之后的點云
def?ground_segmentation（data）:
????#?作業1
????#?屏蔽開始
????#調用實現的RANSAC方法，詳見另一個RANSAC.py
????planeids?=?PlaneRANSAC（data0.35）
????segmengted_cloud?=?data[planeids]#由上一步得到的地面點的索引進行取值

????#?屏蔽結束

????print（‘origin?data?points?num:‘?data.shape[0]）
????print（‘segmented?data?points?num:‘?segmengted_cloud.shape[0]）
????return?segmengted_cloudplaneids


#?功能：從點云中提取聚類
#?輸入：
#?????data:?點云（濾除地面后的點云）
#?輸出：
#?????clusters_index：?一維數組，存儲的是點云中每個點所屬的聚類編號（參考上一章內容容易理解）
def?clustering（data）:
????#?作業2
????#?屏蔽開始
????#使用sklearn中的聚類
????Css?=?sklearn.cluster.DBSCAN（eps=0.50?min_samples=4）.fit（data）
????clusters_index?=?np.array（Css.labels_）

????#使用自己實現的聚類
????#?clusters_index?=?DBSCAN（data0.5100）
????#?屏蔽結束

????return?clusters_index

#?功能：顯示聚類點云，每個聚類一種顏色
#?輸入：
#??????data：點云數據（濾除地面后的點云）
#??????cluster_index：一維數組，存儲的是點云中每個點所屬的聚類編號（與上同）
def?plot_clusters（data?cluster_index）:
????ax?=?plt.figure（）.add_subplot（111?projection?=?‘3d‘）
????colors?=?np.array（list（islice（cycle（[‘#377eb8‘?‘#ff7f00‘?‘#4daf4a‘
?????????????????????????????????????????????‘#f781bf‘?‘#a65628‘?‘#984ea3‘
?????????????????????????????????????????????‘#999999‘?‘#e41a1c‘?‘#dede00‘]）
??????????????????????????????????????int（max（cluster_index）?+?1））））
????colors?=?np.append（colors?[“#000000“]）
????ax.scatter（data[:?0]?data[:?1]?data[:?2]?s=2?color=colors[cluster_index]）
????plt.show（）

def?main（）:
????root_dir?=?‘./data/‘?#?數據集路徑
????cat?=?os.listdir（root_dir）
????cat?=?cat[1:]
????#?iteration_num?=?len（cat）
????iteration_num?=?1
????for?i?in?range（iteration_num）:
????????filename?=?os.path.join（root_dir?cat[i]）
????????print（‘clustering?pointcloud?file:‘?filename）

????????origin_points?=?read_velodyne_bin（filename）
????????segmented_pointsplaneids?=?ground_segmentation（data=origin_points）
????????planepcd?=?o3d.geometry.PointCloud（）
????????planepcd.points?=?o3d.utility.Vector3dVector（segmented_points）

????????c?=?[0?0?255]
????????cs?=?np.tile（c?（segmented_points.shape[0]?1））
????????planepcd.color

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????174??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\inspectionProfiles\profiles_settings.xml

?????文件????????294??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\misc.xml

?????文件????????429??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\modules.xml

?????文件????????291??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化.iml

?????文件??????13701??2020-07-18?17:09??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\workspace.xml

?????文件???????5259??2020-06-27?13:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\clustering.py

????.......???2010160??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000000.bin

????.......???1953744??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000001.bin

????.......???1849664??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000002.bin

????.......???1948720??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000003.bin

????.......???1993024??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000004.bin

????.......???1756368??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data\000005.bin

????.......??????2350??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\DBSCAN.py

????.......??????2354??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\RANSAC.py

????.......????????94??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\README.md

????.......??????2586??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\__pycache__\DBSCAN.cpython-36.pyc

?????文件???????2639??2020-06-16?13:54??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\__pycache__\DBSCAN.cpython-37.pyc

????.......??????1959??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\__pycache__\RANSAC.cpython-36.pyc

?????文件???????2032??2020-06-16?13:54??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\__pycache__\RANSAC.cpython-37.pyc

????.......????385014??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\可視化結果.pptx

?????目錄??????????0??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea\inspectionProfiles

?????目錄??????????0??2020-05-10?17:08??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\data

?????目錄??????????0??2020-06-16?13:54??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master\__pycache__

?????目錄??????????0??2020-07-18?17:09??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\.idea

?????目錄??????????0??2020-07-18?16:37??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化\pointcloud-master

?????目錄??????????0??2020-06-15?13:30??python_點云的地面分割，以及非點云數據的聚類，并且進行可視化

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????11930856????????????????????26