在点云的处理流程中,滤波处理作为预处理的第一步,往往对后续处理管道影响最大,只有在滤波预处理中将噪声点、离群点、空洞等按照后续处理定制,才能更好地进行配准、特征提取、曲面重建、可视化等。 PCL中的点云处理模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、基于随机采样一致性...
该滤波器主要使用体素化网络方法实现下采样,可以减少点的数量。 不仅减少了点的数量,还保持了点云的形状特征,常用于提高配准、曲面重建、形状识别等应用中 PCL的VoxelGrid类为输入的点云数据创建一个三维体素栅格,在每个体素内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中的其他点,此时该体素内所有点都用一个重心点最终表...
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PCL的VoxelGrid类为输入的点云创建三维体素栅格。每个体素内，所有点的重心被用来近似显示体素中的其他点，最终一个重心点代表整个体素内的点。虽然这种方法较慢，但对曲面表示更精确。使用体素滤波器需引入特定头文件，并实例化体素滤波器对象。设置属性以适应特定应用需求，完成滤波处理。实验展示，通过调整...
例如双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、基于随机采样一致性滤波等。PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，这几种情况如下：(1)点云数据密度不规则需要平滑；(2)因为遮挡等问题造成离群点需要去除；(3)大量数据需要进行下采样；(4)噪音数据需要去除。对应的方法主要如下：
PCL中对常规的滤波手段进行了良好地封装,主要的滤波器有直通滤波、体素法滤波、统计滤波、条件滤波等。组合使用完成任务,效果更佳。 1、如果是线结构光的采集方式得到的点云,则沿z向的分布较广,但沿x、y方向的分布则处于有限的范围内。此时,可采用直通滤波,确定x或者y方向的范围,快速裁剪离群点。