在python上实时/快速群集分离良好的点云的工具

Question

我正在寻找一个库，最好是在python中，以聚类一个点云，有点嘈杂，但是像this image那样（在近）实时地很好地分离了。

我曾尝试使用具有boruvka_kdtree算法的HDBSCAN库，但对于3万个点云可以得到3s左右。 benchmark说，这可能已经是最快的算法。如果可以，请注意以下几点：每个群集至少应为0.5x.5x.5米，并且至少应包含100个点。

如果可能的话，建议使用另一个库或DBSCAN的不同实现，或为HDBSCAN实时运行此问题提供一组不错的参数。只要是实时速度，就可能会牺牲一些准确性。

Answer 1

在这样的数据上，基于网格的实现将大放异彩。无需使用HDBSCAN *-常规的DBSCAN或更简单的网格单元合并方法 将会更快。

您只需要自己编写一个没有库的文件即可。