pcl——VoxelGrid滤波器
点云入门第六章——入门使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样:
原理:
pcl的VoxelGrid在输入点云数据上创建一个3D 体素网格(将体素网格视为空间中的一组微小的 空间三维立方体的集合)。然后,在每个体素(即立方体 框)中,所有存在的点都将用它们的质心进行近似(即下采样)。这种方法比用体素的中心逼近的方法它们要慢一些,但它更准确地表示曲面。
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
using namespace std;
using namespace pcl;
int main (int argc, char** argv)
{
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2());
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2());
//sensor_msgs::PointCloud2::Ptr cloud(new sensor_msgs::PointCloud2());
//sensor_msgs::PointCloud2::Ptr cloud_filtered(new sensor_msgs::PointCloud2());
// 填入点云数据
pcl::PCDReader reader;
// 把路径改为自己存放文件的路径
reader.read ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // 记住要事先下载这个数据集!
std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height
<< " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ").";
// 创建滤波器对象
pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor;
sor.setInputCloud(cloud); //设置滤波对象的需要的点云
sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f); //设置滤波创建的体素大小为1cm
sor.filter (*cloud_filtered); //执行滤波处理,存储输出的对象
std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height
<< " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud_filtered) << ").";
//保存结果
pcl::PCDWriter writer;
writer.write ("2f.pcd", *cloud_filtered,
Eigen::Vector4f::Zero (), Eigen::Quaternionf::Identity (), false);
system("pause");
return (0);
}
采样之前的数据,点云数量460400
处理之后41049
细节部分
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