CN109409437A - 一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端 - Google Patents

一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端 Download PDF

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Abstract

本发明属于点云数据分割技术领域，特别是涉及一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端。一种点云分割方法，包括：对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到的滤波后的点云数据，得到精简处理后的离散点云，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，计算当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值。本可以有效的对一些离主体较远的离群点进行去除，本发明在保证不影响点云数据特征的前提下，大大的提高了数据处理的速度。

Description

一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端
技术领域
本发明属于点云数据分割技术领域，特别是涉及一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端。
背景技术
点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。
目前比较常用的点云分割方法有：欧式聚类、区域生长、最小分割等方法，其中区域生长由于其思想简单、算法易于实现、生长规则可以自由指定从而得到广泛应用。
传统的区域生长参数调整不够灵活，分割可控性差，以及数据中包含的噪声，以及曲率分布不均都会大幅度影响分割效果，导致空洞及过分割。而且在三维点云区域生长中主要采用随机采样一致性算法获取种子点云，但是基于此法进行区域生长容易出现分割不稳定的情况。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端，用于解决现有技术中的点云分割计算速度慢、分割效率低、需要人工重复设置阈值的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种点云分割方法，所述点云分割方法包括：
S1、采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；
S2、对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；
S3、计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；
S4、以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；
S5、设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；
S6、针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；
S7、针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；
S8、判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，返回步骤S4执行，如果是，分割结束。
在本发明的一实施例中，所述采集点云数据的步骤，包括：
利用ZED双目相机采集点云数据。
在本发明的一实施例中，所述对所采集到的点云数据进行滤波处理的步骤，包括：
采用双边滤波算法，将点云数据中的任意一个点作为采样点；
取所述采样点的目标区域范围内的邻近采样点；
计算所述邻近采样点的加权平均值；
根据加权平均值修正所述采样点的位置。
在本发明的一实施例中，所述对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云的步骤，包括：
将待精简的点云数据创建为一个三维体素栅格；
在所述三维体素栅格中，在每个体素内用体素中所有点的重心来显示体素中其他点，以使得该体素内所有点用一个重心点进行表示；得到精简处理后的离散点云。
在本发明的一实施例中，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云的步骤，包括：
S31、利用所述离散点云中的第一点云与所述第一点云的多个邻近点云，计算所述第一点云的协方差矩阵，其中，所述第一点云为所述离散点云中的任意一个点云；
S32、根据所述协方差矩阵和单位矩阵，计算所述第一点云的协方差矩阵所对应的第一特征值、第二特征值和第三特征值，其中，所述第一特征值小于所述第二特征值，所述第二特征值小于所述第三特征值；
S33、根据所述第一特征值、所述第二特征值和所述第三特征值，计算所述第一点云的曲率；
S34、获取所计算的曲率中的最小值，并确定所述最小值所对应的点云，将所确定的点云确定为种子点云。
在本发明的一实施例中，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值的步骤，包括：
S41、将种子点云的半径圆内的所有邻近点云置在一个局部平面上，通过最小二乘法拟合出所述局部平面方程z，
z＝Ax+By+C
其中，A为局部平面方程未知数x的系数、B分别为局部平面方程未知数y的系数，C为常数；
S42、由所述局部平面方程z得到偏差平方和d，其中，(xi,yi,zi)为第i个点云的坐标；
S43：对所述偏差平方和d进行求导，求出所述偏差平方和d的最小值；
S44、获得所述偏差平方和d的最小值所对应的系数A、系数B，此时的A，B，C组成的向量即为种子点云的法向量；
S45、求出每个邻域点的法向量，从而可以得出各邻域点法向量与种子点云法向量的夹角θ，其中，为邻域点法向量种子点云法向量，计算方法如下式所示：
求出所有夹角的平均值作为平滑阈值，计算方法如下式所示：
其中θi为第i个邻近点云的法向量与种子点云法向量的夹角。
在本发明的一实施例中，所述曲率阈值的计算公式为：
其中，kpi表示第i个邻近点云的曲率，将为曲率阈值。
此外，本发明实施例还提供了一种点云分割装置，所述装置包括：
采集单元，用于采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；
精简单元，用于对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；
计算单元，用于计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；
第一获取单元，用于以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；
设置单元，用于设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；
第一判断单元，用于针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；
第二获取单元，用于针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；
第二判断单元，用于判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，与所述第一判断单元连接，直至分割结束。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述点云分割方法的步骤。
本发明还提供了一种终端，包括处理器存储器，存储器存储有程序指令，处理器运行程序指令实现上述点云分割方法中的步骤。
如上所述，本发明的一种点云分割方法、装置、计算机可读存储介质及终端，具有以下有益效果：
本发明首先对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到的滤波后的点云数据，对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值。
本发明加入了滤波算法，可以有效的对一些离主体较远的离群点进行去除，而且本发明在保证不影响点云数据特征的前提下，大大的提高了数据处理的速度。
本发明可以利用kd-tree方式建立离散点云之间的拓扑关系，可以加快对邻域点的搜索，提高分割效率。
本发明将曲率最小的离散点云作为种子点云，有效的减少了分割片段的总数，提高了效率。
本发明根据所述平滑阈值和曲率阈值设定生长规则，完成自适应阈值的区域生长，使得操作更加简便、不需重复人工设置阈值。
附图说明
图1显示为本发明的一个实施例的点云分割方法的流程示意图。
图2显示为本发明的一个实施例的点云分割方法的另一流程示意图。
图3显示为本发明的一个实施例的kd-tree的原理图。
图4显示为本发明的一个实施例的kd-tree的原理图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
具体地，请参阅图1和图2所示，图1显示为本发明的一个实施例的点云分割方法的流程示意图，图2显示为本发明的一个实施例的点云分割方法的另一流程示意图，本实施例提供一种点云分割方法，所述点云分割方法包括：
S1、利用ZED双目相机采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据。
具体的，步骤S1中的所述对所采集到的点云数据进行滤波处理的步骤，包括：
采用双边滤波算法，将点云数据中的任意一个点作为采样点；取所述采样点的目标区域范围内的邻近采样点；计算所述邻近采样点的加权平均值；根据加权平均值修正所述采样点的位置。
通过计算所述邻近采样点的加权平均值来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除部分与当前采样点差异过大的相邻采样点，从而达到保持原特征的目的，具体的根据加权平均值修正所述采样点的位置的过程可以采用现有的平均值修正方式进行修正，本发明实施例在此不做赘述。
S2、对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云。
具体的，步骤S2中的所述对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云的步骤，包括：
将待精简的点云数据创建为一个三维体素栅格；
在所述三维体素栅格中，在每个体素内用体素中所有点的重心来显示体素中其他点，以使得该体素内所有点用一个重心点进行表示；得到精简处理后的离散点云。
具体的，可以通过通过输入的待精简的点云数据创建一个三维体素栅格，可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合，然后在每个体素内(即三维立方体内)用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点就用一个重心点最终表示，对于所有体素处理得到精简后的点云，该过程为现有技术，本发明实施例在此不做赘述。
通过计算点云数据的法向量和距离，确定每个精简后的点云数据在不失去其原有的特征的前提下，大大的提高了点云数据的处理速度。
所述的点云精简处理是采用体素栅格的方法对冗余的点云数据进行合理的精简，将输入的点云数据创建为一个三维体素栅格，通过计算点云数据的法向量和距离，确定每个精简后的点云数据在不失去其原有的特征的前提下，大大的提高了点云数据的处理速度。
S3、计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云。
S31、利用所述离散点云中的第一点云与所述第一点云的多个邻近点云，计算所述第一点云的协方差矩阵，其中，所述第一点云为所述离散点云中的任意一个点云；
S32、根据所述协方差矩阵和单位矩阵，计算所述第一点云的协方差矩阵所对应的第一特征值、第二特征值和第三特征值，其中，所述第一特征值小于所述第二特征值，所述第二特征值小于所述第三特征值；
S33、根据所述第一特征值、所述第二特征值和所述第三特征值，计算所述第一点云的曲率；
S34、获取所计算的曲率中的最小值，并确定所述最小值所对应的点云，将所确定的点云确定为种子点云。
利用所述离散点云中的任意点云(第一点云)p与其的k个邻近点云，计算协方差矩阵C3x3，需要说明的是，C3x3是一个3x3的矩阵，
p1,...,pk为任意点云p的n个邻近点云，表示与任意点云p最邻近点云的三维质心，其中，的计算公式为：
(pxi,pyi,pzi)为与任意点云p的第i个邻近点云的坐标，n为邻近点云的总个数；
利用|kE-C3x3|＝0求取协方差矩阵C3x3的特征值，其中E是单位阵，k是特征值，求取的三个特征值记为k0,k1,k2，且k0＜k1＜k2，所述任意点云p的曲率kp的计算公式为：
S32、计算所有点云的曲率kp1,kp2,kp3,...,kpn，其中n为点云的个数，对n个点云的曲率进行排序，将曲率最小的点云作为种子点云。
S4、以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值。
S41、将种子点云的半径圆内的所有邻近点云在一个局部平面上，通过最小二乘法拟合出所述局部平面方程为：z＝Ax+By+C，通过高等数学空间几何知识可知，若平面方程为Ax+By+Cz+D＝0，则平面的法向量就是(A,B,C)，
其中，A、B分别为局部平面方程未知数x、y前的系数，C为常数，且C是任意常数，每个点所对应的法向量都是不同的，C自然也不同，不同的点其对应的常数C是不同的，但是如果确定了哪一个点c就是不变常数。
S42、根据所述拟合出的局部平面方程，得到偏差平方和d，其中，d＝d(A,B,C)；
S43、分别对A,B,C求偏导得，结果分别为公式(4)、(5)、(6)：
令，得到：
记：
S44、获得所述偏差平方和d的最小值所对应的系数A、系数B，此时的A，B，C组成的向量即为种子点云的法向量，具体的将公式(9)、(10)、(11)式带入公式(8)中，得：
邻近点云的法向量和种子点云法向量的夹角θ，则夹角θ的计算公式为：
S45、计算出所有的n个点云的法向量和种子点云法向量的角度θ1，θ2，θ3，…，θn，
通过公式(14)计算出夹角的平均值
所述曲率阈值的计算公式为：
其中，kpi表示第i个邻近点云的曲率，将为曲率阈值。
其中，θi为第i个邻近点云的法向量与种子点云法向量的夹角，即平滑阈值为
S5、设置一空的种子点云序列、空的聚类区域。
即为针对一个点云序列和聚类区域的初始化操作，使其内容为空，便于进行下一步点云数据的存储和排列。
S6、针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云。
通过第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角来判断该点云是加入到聚类区域中还是不进行处理，如果目标夹角小于所述平滑阈值，则将该邻近点云加入到聚类区域中，否则，该邻近点云不进行处理，如果不进行处理则该邻近点云保持不变。
具体的，如果目标夹角大于所述平滑阈值，则将该邻近点云保持不变，即不做处理。
S7、针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列。
针对步骤S6所获得的聚类区域中的邻近点云，在对其中的邻近点云进行曲率值和曲率阈值的比较，获取曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，并将第二邻近点云加入到种子点云序列中进行备用。具体的，将种子点云序列作为种子点云进行备用。
S8、判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，返回步骤S4执行，如果是，分割结束。
进而在种子点云序列不为空的情况下，重复执行步骤S4-S7，直至种子点云序列中的种子点云为空，这样，就对离散点云中的每一个点云进行处理。对离散点云中的每一个点云来说，要么作为不需要处理的点云，要么加入到聚类区域中，作为当前种子点云被删除或者加入到种子点云序列中作为下一个当前种子点云进行执行步骤S4-S7的循环处理，从而得到所有的处理结果且在这个过程中，完全不需要人为的参与，是一个全自动的执行过程，能够提高数据处理的速度。
本发明的点云分割方法还包括对所述精简处理后的点云利用kd-tree方式建立离散点云之间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
具体的，请参阅图3和图4，图3和图4显示为本发明的一个实施例的kd-tree的原理图。利用kd-tree方式建立离散点云之间的拓扑关系，首先计算a维度上的中值点为1点，将此点作为根节点，通过1点将点云数垂直划分为两个区域，比1点小的划分到左子树中，比1点大的划分到右子树中，因此2，4，5点为左子树点，而3，6，7点为右子树点；计算左右子树中b维的中值点分别为2，3点，再沿b维度将两个子树划分为两个子空间；以此类推，分别计算所有子树中c维度的中值点，再沿c维度进行划分，直至最后一个子树由一个节点组成为止。
此外，本发明实施例还公开了一种点云分割装置，所述装置包括：
采集单元，用于采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；
精简单元，用于对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；
计算单元，用于计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；
第一获取单元，用于以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；
设置单元，用于设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；
第一判断单元，用于针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；
第二获取单元，用于针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；
第二判断单元，用于判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，与所述第一判断单元连接，直至分割结束。
以及，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项点云分割方法的步骤。
此外，本发明实施例还提供了一种终端，包括处理器存储器，存储器存储有程序指令，处理器运行程序指令实现任一项所述点云分割方法中的步骤。
具体的，所述终端可以为手机或平板电脑或台式电脑。所述处理器可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，所述存储器可以为随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)类型的内部存储器，所述处理器、存储器可以集成为一个或多个独立的电路或硬件，如：专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)。
综上所述，本发明首先对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到的滤波后的点云数据，对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值。本发明加入了滤波算法，可以有效的对一些离主体较远的离群点进行去除，而且本发明在保证不影响点云数据特征的前提下，大大的提高了数据处理的速度。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种点云分割方法，其特征在于，所述点云分割方法包括：
S1、采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；
S2、对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；
S3、计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；
S4、以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；
S5、设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；
S6、针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；
S7、针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；
S8、判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，返回步骤S4执行，如果是，分割结束。
2.根据权利要求1所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述采集点云数据的步骤，包括：
利用ZED双目相机采集点云数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述对所采集到的点云数据进行滤波处理的步骤，包括：
采用双边滤波算法，将点云数据中的任意一个点作为采样点；
取所述采样点的目标区域范围内的邻近采样点；
计算所述邻近采样点的加权平均值；
根据加权平均值修正所述采样点的位置。
4.根据权利要求3所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云的步骤，包括：
将待精简的点云数据创建为一个三维体素栅格；
在所述三维体素栅格中，在每个体素内用体素中所有点的重心来显示体素中其他点，以使得该体素内所有点用一个重心点进行表示，得到精简处理后的离散点云。
5.根据权利要求4所述的一种点云分割方法，其特征在于，计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云的步骤，包括：
S31、利用所述离散点云中的第一点云与所述第一点云的多个邻近点云，计算所述第一点云的协方差矩阵，其中，所述第一点云为所述离散点云中的任意一个点云；
S32、根据所述协方差矩阵和单位矩阵，计算所述第一点云的协方差矩阵所对应的第一特征值、第二特征值和第三特征值，其中，所述第一特征值小于所述第二特征值，所述第二特征值小于所述第三特征值；
S33、根据所述第一特征值、所述第二特征值和所述第三特征值，计算所述第一点云的曲率；
S34、获取所计算的曲率中的最小值，并确定所述最小值所对应的点云，将所确定的点云确定为种子点云。
6.根据权利要求5所述的一种点云分割方法，其特征在于，以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值的步骤，包括：
S41、将种子点云的半径圆内的所有邻近点云置在一个局部平面上，通过最小二乘法拟合出所述局部平面方程z，
z＝Ax+By+C
其中，A为局部平面方程未知数x的系数、B分别为局部平面方程未知数y的系数，C为常数；
S42、由所述局部平面方程z得到偏差平方和d，其中，(xi,yi,zi)为第i个点云的坐标；
S43：对所述偏差平方和d进行求导，求出所述偏差平方和d的最小值；
S44、获得所述偏差平方和d的最小值所对应的系数A、系数B，此时的A，B，C组成的向量即为种子点云的法向量；
S45、求出每个邻域点的法向量，从而可以得出各邻域点法向量与种子点云法向量的夹角θ，其中，为邻域点法向量 种子点云法向量，计算方法如下式所示：
求出所有夹角的平均值作为平滑阈值，计算方法如下式所示：
其中θi为第i个邻近点云的法向量与种子点云法向量的夹角。
7.根据权利要求6所述的一种点云分割方法，其特征在于，所述曲率阈值的计算公式为：
其中，kpi表示第i个邻近点云的曲率，将为曲率阈值。
8.一种点云分割装置，其特征在于，所述装置包括：
采集单元，用于采集点云数据，并对所采集到的点云数据进行滤波处理，得到滤波后的点云数据；
精简单元，用于对所述滤波后的点云数据进行精简处理，得到精简处理后的离散点云；
计算单元，用于计算所有离散点云的曲率，并获取曲率中的最小值，将最小值对应的离散点云作为当前种子点云；
第一获取单元，用于以预设半径为尺寸，获取所述当前种子点云的预设半径圆邻域内的所有邻近点云，并计算：所述当前种子点云与每一个邻近点云的法线夹角、法线夹角所对应的平滑阈值、所有邻近点云的曲率值及曲率值所对应的曲率阈值；
设置单元，用于设置一空的种子点云序列、空的聚类区域；
第一判断单元，用于针对第一邻近点云，判断目标夹角是否小于所述平滑阈值，如果是，将该邻近点云加入到聚类区域中，其中，所述目标夹角为所述第一邻近点云的法线与所述当前种子点云的法线所形成的夹角，所述第一邻近点云为所述当前种子点云的任意一个邻近点云；
第二获取单元，用于针对所述聚类区域中的邻近点云，获取所有曲率值小于曲率阈值的第二邻近点云，删除当前种子点云，并将所述第二邻近点云加入到种子点云序列；
第二判断单元，用于判断种子点云序列是否为空，如果否，从所述种子点云序列中选取任意一种子点云作为当前种子点云，与所述第一判断单元连接，直至分割结束。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述点云分割方法的步骤。
10.一种终端，其特征在于，包括处理器存储器，存储器存储有程序指令，处理器运行程序指令实现如1至7任意一项所述点云分割方法中的步骤。
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