1. 什么是PCL统计滤波 PCL(Point Cloud Library,点云库)统计滤波是一种用于点云数据处理的滤波方法,旨在通过统计分析的方式去除点云中的噪声点和孤立点,从而提高点云数据的质量。这种方法基于点云中每个点的邻域信息,通过判断邻域点云的分布特性来过滤不符合期望的点。 2. PCL统计滤波的工作原理 PCL统计
(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "raw cloud"); boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view_filtered(new pcl::visualization::PCLVisualizer("filter")); view_filtered->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_filtered, "filtered cloud"); view_filtered->setPoint...
}intmain(intargc,char**argv){PointCloud<PointXYZ>::Ptrcloud(newpcl::PointCloud<PointXYZ>);PointCloud<PointXYZ>::Ptrfiltered_cloud(newpcl::PointCloud<PointXYZ>);io::loadPCDFile("room_scan1.pcd",*cloud);// 输出滤波前点的个数cout<<"滤波前有:"<<cloud->points.size()<<"个点"<<endl;...
第一步创建统计滤波器对象,设置均值倍数阈值、邻域搜索半径等参数。第二步根据CPU核心数确定线程数量,建议设置为物理核心数的1-2倍。第三步使用Kd-tree加速邻域搜索,为每个线程创建独立的搜索对象,避免资源竞争。第四步启动线程池,将点云分块分配给各线程。第五步等待所有线程完成,合并处理后的点云块,注意去除重叠...
pcl Normal Estimation 法线滤波 pcl 统计滤波,统计滤波器:统计滤波器主要用于去除明显离群点。离群点特征在空间中分布稀疏。定义某处点云小于某个密度,既点云无效。计算每个点到其最近的k个点平均距离。则点云中所有点的距离应构成高斯分布。根据给定均值与方差,可剔除
// 创建滤波器对象 pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setMeanK (100);//寻找每个点的50个最近邻点 sor.setStddevMulThresh (1.0);//一个点的最近邻距离超过全局平均距离的一个标准差以上,就会舍弃 ...
利用PCL开源库对桌子点云进行去除离群点并可视化显示 );//设置待滤波的点云 sor.setMeanK (50);//设置在进行统计时考虑查询点邻近点数 sor.setStddevMulThresh (1.0);//设置判断是否为离群的的阈值...;, *cloud_filtered, false); //使用同样的参数,再次调用该滤波器,但是使用函数setNegative设置输出取外...
相比之下,RadiusOutlierRemoval滤波器非常适合去除单个的离群点。而ConditionalRemoval比较灵活,可以根据设置的条件进行过滤,有点像直通滤波。 RadiusOutlierRemoval pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);