PCL (多线程)快速双边滤波 PCL 有序点云的中值滤波 PCL 移除边缘不连续点 2、采样滤波 PCL 均匀采样 PCL 随机采样 PCL 法线空间采样 PCL 索引空间采样(非均匀体素采样) PCL 使用MLS对点云上采样 3、裁剪滤波 PCL CropHull任意多边形内部点云提取 PCL CropBox 过滤给定立方体内的点云数据 PCL 平面裁剪器(PlaneCl...
该类的实现利用的并非XYZ字段的数据进行,而是利用强度数据进行双边滤波算法的实现,所以在使用该类时点云的类型必须有强度字段,否则无法进行双边滤波处理,双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置,从而达到滤波效果,同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点,从而保持原特征的目的...
MLS(Moving Least Squares)平滑:通过局部拟合多项式曲面来平滑点云,同时可以计算点云的法线和曲率。 中值滤波:适用于有序点云,通过取窗口内的中值来平滑点云。 根据参考信息和实际应用需求,这里以MLS平滑为例进行详细说明。 3. 准备点云数据并配置算法参数 在进行点云平滑之前,需要准备点云数据,并配置算法的相关参...
#include <pcl/surface/mls.h> /// /// 移动最小二乘增采样滤波 /// /// 输入点云 /// 输出点云 /// 提取搜索方法的树对象,一般用近邻的kdTree即可 /// Upsampling 采样的方法有 DISTINCT_CLOUD, RANDOM_UNIFORM_DENSITY /// 设置搜索邻域的半径 /// 采样的半径 /// 采样步数的大小 void movi...
平滑滤波是一种用于消除点云中噪声和减少采样误差的方法。平滑滤波器使用局部拟合平面来逼近每个点,然后通过拟合平面来计算新的点位置。平滑滤波器具有保持较好的点云特征的优点,常用于重建曲线、曲面和体数据。 使用平滑滤波器的示例代码如下: pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> mls; mls.set...
#include <pcl/surface/mls.h> int main(int argc,char** argv) { // 新建点云存储对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); ...
}//创建滤波对象pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ>filter; filter.setInputCloud(cloud);//设置体素栅格的大小为 1x1x1cmfilter.setLeafSize(0.01f,0.01f,0.01f); filter.filter(*filteredCloud); } 实验结果(略) (2) 均匀采样:这个类基本上是相同的,但它输出的点云索引是选择的关键点在计算描述子的常见方式。
PCL MLS计算法线并显示: 6、PCL 使用积分图进行法线估计: 7、点云的曲率及计算: PCL 计算点云的主曲率: 8、PCL BoundaryEstimation进行边界提取: 9、PCL 基于惯性矩与偏心率的描述子: 10、PCL 估计一点云的VFH特征: 11、PFH和FPFH的算法原理: PCL 计算PFH并可视化: ...
#include <pcl/surface/mls.h> int main(int argc,char** argv) { // 新建点云存储对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); ...
pcl::io::savePCDFile("rabbit-mls.pcd", mls_points); } 参考1 在平面模型上构造凸凹多边形 程序说明:为平面模型的点击提取其对应的凹多边形; 1. 点云滤波; 2. 从滤波后的点云中提取平面模型; 3. 将滤波后的点云投影到平面模型中得到投影后的点云; ...