pcl之滤波器（三）

在这里插入图片描述

pcl滤波器

pcl一共是有十二个主要模块，详细了解可以查看官网。https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#basic-usage

今天学习一下pcl的滤波器模块。

滤波器模块，官网一共是提供了6个例程，今天看第五个、第六个。

从一个点云中提取索引

在本例程中，将学习如何使用ExtractIndices过滤器根据分割算法输出的索引从点云中提取点的子集。

感兴趣的可以看一下YouTube演示视频
https://youtu.be/ZTK7NR1Xx4c

作为演示的pcd文件地址，需要自取
https://raw.github.com/PointCloudLibrary/data/master/tutorials/table_scene_lms400.pcd

看代码

#include <iostream>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>  // 从一个点云中提取索引 

int
main (int argc, char** argv)
{  

  /**********************************************************************************************************
   从输入的.PCD 文件载入数据后，创建一个VoxelGrid滤波器对数据进行下采样，在这里进行下才样是为了加速处理过程，
   越少的点意味着分割循环中处理起来越快
   **********************************************************************************************************/

  pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_blob (new pcl::PCLPointCloud2), cloud_filtered_blob (new pcl::PCLPointCloud2);//申明滤波前后的点云
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), cloud_p (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), cloud_f (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  // 读取PCD文件
  pcl::PCDReader reader;
  reader.read ("../table_scene_lms400.pcd", *cloud_blob);
   //统计滤波前的点云个数
  std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud_blob->width * cloud_blob->height << " data points." << std::endl;

  // 创建体素栅格下采样: 下采样的大小为1cm
  pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor;  //体素栅格下采样对象
  sor.setInputCloud (cloud_blob);             //原始点云
  sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);    // 设置采样体素大小
  sor.filter (*cloud_filtered_blob);        //保存

  // 转换为模板点云
  pcl::fromPCLPointCloud2 (*cloud_filtered_blob, *cloud_filtered);

  std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points." << std::endl;

  // 保存下采样后的点云
  pcl::PCDWriter writer;
  writer.write<pcl::PointXYZ> ("../table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered, false);
  
  pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ());   
  pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ());

  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;               //创建分割对象
  seg.setOptimizeCoefficients (true);                    //设置对估计模型参数进行优化处理
  seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);                //设置分割模型类别
  seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);                   //设置用哪个随机参数估计方法
  seg.setMaxIterations (1000);                            //设置最大迭代次数
  seg.setDistanceThreshold (0.01);                      //判断是否为模型内点的距离阀值

  // 设置ExtractIndices的实际参数
  pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;        //创建点云提取对象

  int i = 0, nr_points = (int) cloud_filtered->points.size (); // 点云总数
  // While 30% of the original cloud is still there
  while (cloud_filtered->points.size () > 0.3 * nr_points)
  {
    // 为了处理点云包含的多个模型，在一个循环中执行该过程并在每次模型被提取后，保存剩余的点进行迭代
    seg.setInputCloud (cloud_filtered);
    seg.segment (*inliers, *coefficients);
    if (inliers->indices.size () == 0)
    {
      std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl;
      break;
    }

    // Extract the inliers
    extract.setInputCloud (cloud_filtered);
    extract.setIndices (inliers);  // 
    extract.setNegative (false);
    extract.filter (*cloud_p);
    std::cerr << "PointCloud representing the planar component: " << cloud_p->width * cloud_p->height << " data points." << std::endl;

    std::stringstream ss;
    ss << "../table_scene_lms400_plane_" << i << ".pcd";
    writer.write<pcl::PointXYZ> (ss.str (), *cloud_p, false);

    // Create the filtering object
    extract.setNegative (true);
    extract.filter (*cloud_f);
    cloud_filtered.swap (cloud_f);
    i++;
  }

  return (0);
}

看一下结果：

table_scene_lms400
在这里插入图片描述

table_scene_lms400_downsampled

在这里插入图片描述

table_scene_lms400_plane_0

在这里插入图片描述

table_scene_lms400_plane_1

在这里插入图片描述

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)

project(extract_indices)

find_package(PCL 1.2 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable (extract_indices extract_indices.cpp)
target_link_libraries (extract_indices ${PCL_LIBRARIES})

用ConditionalRemoval或RadiusOutlinerRemoval移除离群点

本文档演示了如何使用过滤器模块中的几种不同方法从PointCloud中删除离群值。

首先，了解如何使用ConditionalRemoval过滤器，该过滤器删除给定输入云中不满足一个或多个给定条件的所有索引。

然后，学习如何创建一个RadiusOutlierRemoval过滤器，该过滤器删除其输入云中的所有索引，这些索引在一定范围内至少没有一些邻居。

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>

int main(int argc, char **argv)
{
  if (argc != 2) //确保输入的参数
  {
    std::cerr << "please specify command line arg '-r' or '-c'" << std::endl;
    exit(0);
  }
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  //填充点云
  cloud->width = 5;
  cloud->height = 1;
  cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);

  for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
  {
    cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
  }

  if (strcmp(argv[1], "-r") == 0)
  {                                                  // RadiusOutlierRemoval
    pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem; //创建滤波器

    outrem.setInputCloud(cloud);       //设置输入点云
    outrem.setRadiusSearch(0.8);       //设置半径为0.8的范围内找临近点
    outrem.setMinNeighborsInRadius(2); //设置查询点的邻域点集数小于2的删除
    // apply filter
    outrem.filter(*cloud_filtered); //执行条件滤波   在半径为0.8 在此半径内必须要有两个邻居点，此点才会保存
  }
  else if (strcmp(argv[1], "-c") == 0)
  { //RadiusOutlierRemoval
    //创建条件限定的下的滤波器
    pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>()); //创建条件定义对象
    //添加在Z字段上大于0的比较算子
    //GT greater than
    //EQ equal
    //LT less than
    //GE greater than or equal
    //LE less than

    //为条件定义对象添加比较算子
    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0))); //添加在Z字段上大于0的比较算子

    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 0.8))); //添加在Z字段上小于0.8的比较算子
    // 创建滤波器并用条件定义对象初始化
    pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;
    condrem.setCondition(range_cond);
    condrem.setInputCloud(cloud);   //输入点云
    condrem.setKeepOrganized(true); //设置保持点云的结构
                                    // 设置是否保留滤波后删除的点，以保持点云的有序性，通过setuserFilterValue设置的值填充点云；或从点云中删除滤波后的点，从而改变其组织结构
                                    // 如果设置为true且不设置setUserFilterValue的值，则用nan填充点云
                                    //  https://blog.csdn.net/qq_37124765/article/details/82262863

    // 执行滤波
    condrem.filter(*cloud_filtered); //大于0.0小于0.8这两个条件用于建立滤波器
  }
  else
  {
    std::cerr << "please specify command line arg '-r' or '-c'" << std::endl;
    exit(0);
  }
  std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
    std::cerr << "    " << cloud->points[i].x << " "
              << cloud->points[i].y << " "
              << cloud->points[i].z << std::endl;
  // display pointcloud after filtering
  std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size(); ++i)
    std::cerr << "    " << cloud_filtered->points[i].x << " "
              << cloud_filtered->points[i].y << " "
              << cloud_filtered->points[i].z << std::endl;
  return (0);
}

下面的图片有助于可视化RadiusOutlierRemoval过滤器对象的作用。用户指定邻居的数量，每个索引必须在指定的半径内保持在PointCloud中。例如，如果指定了1个邻居，则只有黄色的点会从PointCloud中移除。如果指定了2个邻居，那么黄色点和绿色点都将从PointCloud中移除。

在这里插入图片描述

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)

project(remove_outliers)

find_package(PCL 1.2 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable (remove_outliers remove_outliers.cpp)
target_link_libraries (remove_outliers ${PCL_LIBRARIES})

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/353079.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

P2246 SAC#1 - Hello World（升级版）

P2246 SAC#1 - Hello World（升级版）

网址如下&#xff1a; P2246 SAC#1 - Hello World&#xff08;升级版&#xff09; - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 刚开始是用递归做的&#xff0c;虽然用了哈希表优化&#xff0c;但是超时&#xff0c;只得了50 后面想到了一个新的算法&#xff0c;时间复杂度…
阅读更多...
Java笔记 --- 三、方法引用

Java笔记 --- 三、方法引用

三、方法引用 概述 分类 引用静态方法 引用成员方法 本类中注意&#xff0c;静态方法中没有this&#xff0c;需要创建本类的对象 引用构造方法 其他的调用方式 使用类名引用成员方法 引用数组的构造方法
阅读更多...
【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中&#xff0c;这就是专家知识的决策树分类器&#xff0c;本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。 本专题包括以下内容&#xff1a; 专家知识分类器概述知识&#xff08;规则&#xff09;定义ENVI中Decision Tree的使用 概述 基于知…
阅读更多...
微信小程序（二十）Vant组件库的配置

微信小程序（二十）Vant组件库的配置

教程很详细&#xff0c;直接上过程 上一篇 官方文档也有&#xff0c;但是因为版本的更新&#xff0c;官方文档并没有跟着改变&#xff0c;这里我写一份最新版能用的教程 &#xff08;口头禅还是不能少的&#x1f923;&#x1f923;&#x1f923;&#xff09; 灵魂拷问&#xf…
阅读更多...
jsp原理与EL，JSTL表达式基础内容整理

jsp原理与EL，JSTL表达式基础内容整理

2024年了&#xff0c;vue都到了灌篮高手的版本&#xff0c;真的没想到我还会在这个时间整理一篇关于jsp页面操作的文章。技术就是一个不用就忘的东西&#xff0c;既然工作中还有用武之地&#xff0c;那就整理一下以备不时之需。 长话短说&#xff0c;不展开叙述&#xff0c;只记…
阅读更多...
嘿嘿，vue之输出土味情话

嘿嘿，vue之输出土味情话

有点好玩&#xff0c;记录一下。通过按钮调用网站接口&#xff0c;然后解构数据输出土味情话。 lovetalk.vue: <!--vue简单框架--> <template> <!-- 这是一个div容器&#xff0c;用于显示土味情话 --> <div class"talk"> <!-- 当点…
阅读更多...
华为机考入门python3--（4）牛客4-字符串分隔

华为机考入门python3--（4）牛客4-字符串分隔

分类&#xff1a;字符串 知识点&#xff1a; 复制符号* 复制3个0 0*3 000 字符串截取 截取第i位到j-1位 str[i:j] 题目来自【牛客】 input_str input().strip()# 先补齐 if len(input_str) % 8 ! 0: input_str 0 * (8 - len(input_str) % 8) # 每8个分 out…
阅读更多...
第15次修改了可删除可持久保存的前端html备忘录：换了一个容器时钟，匹配背景主题：现代深色

第15次修改了可删除可持久保存的前端html备忘录：换了一个容器时钟，匹配背景主题：现代深色

第15次修改了可删除可持久保存的前端html备忘录&#xff1a;换了一个容器时钟&#xff0c;匹配背景主题&#xff1a;现代深色 备忘录代码 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"><head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv&qu…
阅读更多...
【安卓】不需要魔法使用AuthenticationApp解决Github报2FA双重验证警告的问题

【安卓】不需要魔法使用AuthenticationApp解决Github报2FA双重验证警告的问题

如果你也收到了类似的警告信息&#xff0c;那就一起启用2FA吧​。 背景介绍 Github提供了四种2FA方式&#xff1a; AuthenticatorApp(今天要分享的就是这个)SMS/Text message: 由于SMS不支持国内手机号, 不可用Security keys: 由于该方式需要物理设备等&#xff0c;不好Githu…
阅读更多...
数据库查询3

数据库查询3

目录 1. 多表查询 1.1.1 介绍 1.1.2 分类 1.2 内连接 1.3 外连接 1.4 子查询 1.4.1 介绍 1.4.2 标量子查询 1.4.3 列子查询 1.4.4 行子查询 1.4.5 表子查询 2. 事务 2.1 操作 2.2 四大特性 数据库总结2 数据库总结1 1. 多表查询 1.1.1 介绍 多表查询&#xff…
阅读更多...
vue3使用最新的属性defineModel实现父子组件数据响应式绑定

vue3使用最新的属性defineModel实现父子组件数据响应式绑定

子父之间使用v-model双向绑定数据&#xff0c;子组件每次都要写emit和props觉得麻烦&#xff1f;以前&#xff0c;为了使组件支持与v-model双向绑定&#xff0c;它需要&#xff08;1&#xff09;声明prop&#xff0c;&#xff08;2&#xff09;在打算更新prop时发出相应的updat…
阅读更多...
Keil导入文件的操作步骤

Keil导入文件的操作步骤

本文以STM32G431R8T6导入lcd.c文件为例 1 背景 作为最常用的单片机程序编辑工具&#xff0c;全球有超过10万的工程师在使用Keil&#xff0c;但初学者很有可能对Keil的各种信息和操作一无所知&#xff0c;我便是其中一员&#xff0c;由于最近看了很多Keil相关的教程&#xf…
阅读更多...
3DGS 其二：Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes

3DGS 其二：Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes

3DGS 其二&#xff1a;Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes 1. 背景介绍1.1 静态场景建模1.2 动态场景建模 2. 算法2.1 背景模型2.2 目标模型 3. 训练3.1 跟踪优化 4. 下游任务 Reference&#xff1a; Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes 1.…
阅读更多...
微信小程序之页面导航、生命周期和WXS脚本

微信小程序之页面导航、生命周期和WXS脚本

学习的最大理由是想摆脱平庸&#xff0c;早一天就多一份人生的精彩&#xff1b;迟一天就多一天平庸的困扰。各位小伙伴&#xff0c;如果您&#xff1a; 想系统/深入学习某技术知识点… 一个人摸索学习很难坚持&#xff0c;想组团高效学习… 想写博客但无从下手&#xff0c;急需…
阅读更多...
Genome-wide association studies in R

Genome-wide association studies in R

全基因组关联&#xff08;GWA&#xff09;研究扫描整个物种基因组&#xff0c;寻找多达数百万个SNPs与特定感兴趣特征之间的关联。值得注意的是&#xff0c;感兴趣的性状实际上可以是归因于群体的任何类型的表型&#xff0c;无论是定性的&#xff08;例如疾病状态&#xff09;还…
阅读更多...
分布式数据实现跨设备数据同步的N个秘密 | 分布式数据管理解析（二）

分布式数据实现跨设备数据同步的N个秘密 | 分布式数据管理解析（二）

上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储&#xff0c;数据同步&#xff0c;数据跨端访问&#xff0c;并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。 这都得益于分布式数据管理平台抽象出的三大关键技术——分布式数据库&#xff0c;分布式文件系统和融合搜索。 那么这三…
阅读更多...
Scrapy IP()类 编程指南（基础）

Scrapy IP()类 编程指南（基础）

Scrapy IP()类 编程指南&#xff08;基础&#xff09; IP简介 工欲善其事&#xff0c;必先利其器&#xff0c;在聊Scapy IP类时&#xff0c;我们先要了解IP是什么。 IP指的是Internet Protocol&#xff08;互联网协议&#xff09;的数据包。Internet Protocol是互联网上用于在…
阅读更多...
取消Vscode在输入符号时自动补全

取消Vscode在输入符号时自动补全

取消Vscode在输入符号时自动补全 取消Vscode在输入符号时自动补全问题演示解决方法 取消Vscode在输入符号时自动补全 问题演示 在此状态下输入/会直接自动补全, 如下图 笔者想要达到的效果为可以正常输入/而不进行补全, 如下图 解决方法 在设置->文本编辑器->建议, 取消…
阅读更多...
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程 和之前实现的YOLOv2一样&#xff0c;根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书&#xff0c;在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下&#xff0c;重构一款较新的YOLOv3检测器&#xff0c;来对YOLOv3有…
阅读更多...
＜蓝桥杯软件赛＞零基础备赛20周--第19周--最短路

＜蓝桥杯软件赛＞零基础备赛20周--第19周--最短路

报名明年4月蓝桥杯软件赛的同学们&#xff0c;如果你是大一零基础&#xff0c;目前懵懂中&#xff0c;不知该怎么办&#xff0c;可以看看本博客系列&#xff1a;备赛20周合集 20周的完整安排请点击&#xff1a;20周计划 每周发1个博客&#xff0c;共20周。 在QQ群上交流答疑&am…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发 尧图建网站