PCL点云Kruskal算法Python代码实现

以下是基于 Python 语言实现的 PCL 点云的 Kruskal 算法的代码：

import numpy as np
from heapq import heappush, heappop

def kruskal(point_cloud):
    # 构建边集合
    edges = []
    num_points = point_cloud.shape[0]
    for i in range(num_points):
        for j in range(i + 1, num_points):
            dist = np.linalg.norm(point_cloud[i] - point_cloud[j]) # 计算欧式距离
            heappush(edges, (dist, i, j)) # 将边加入集合，并按照权重排序

    # 初始化并查集
    union_find = list(range(num_points))

    # 依次选择权重最小的边，如果两个端点不在同一个集合中，就合并它们
    mst = []
    while len(mst) < num_points - 1:
        dist, i, j = heappop(edges)
        if union_find[i] != union_find[j]:
            mst.append((i, j))
            old_label, new_label = union_find[i], union_find[j]
            for k in range(num_points):
                if union_find[k] == old_label:
                    union_find[k] = new_label

    # 返回最小生成树
    return mst

这段代码中使用了 Python 标准库中的 heapq 模块来实现堆，以便对边集合进行排序。同时使用了 Python 自带的 list 数据结构来实现并查集。