1. 點(diǎn)云分割六類方法
① 基于屬性的分割算法使用點(diǎn)云屬性作為聚類閾值得到分割結(jié)果儡嘶，過(guò)于依賴點(diǎn)云密度且相當(dāng)耗時(shí)；
② 基于圖的分割算法利用點(diǎn)云的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造圖独令，用權(quán)值表示點(diǎn)之間的相似性端朵，利用權(quán)值進(jìn)行點(diǎn)云分割，分割精確度高燃箭，但是分割效率低冲呢；
③ 基于模型的分割算法將點(diǎn)云擬合成球、圓柱等數(shù)學(xué)模型招狸，分割范圍有限敬拓，對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景點(diǎn)云分割效果欠佳；
④ 基于邊緣檢測(cè)的方法通過(guò)掃描線裙戏、梯度等方法檢測(cè)點(diǎn)云區(qū)域的邊界來(lái)獲取分割區(qū)域乘凸，分割速度快，但是分割準(zhǔn)確率低累榜，且易受噪聲干擾营勤；
⑤ 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分割算法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分割，需離線訓(xùn)練壹罚，而且需要足夠的訓(xùn)練集葛作；
⑥ 基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法，通過(guò)選取種子點(diǎn)猖凛，以法向量夾角或曲率作為閾值進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)赂蠢，能夠保持良好的邊界性與區(qū)域連通性，分割效率高辨泳，但算法性能依賴于種子選取虱岂。
