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...
4. BilateralFilter,这是一种双边滤波算法,它考虑了空间距离和属性相似性两个因素,能够在保持边缘信息的同时进行平滑滤波。 5. MLS(Moving Least Squares),这是一种基于最小二乘法的平滑滤波算法,它通过拟合局部曲面来对点云进行平滑处理,适用于曲面重建和光滑曲面拟合。 以上列举的几种算法都是PCL中常用的点云平滑...
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...
#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...
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...
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...
一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度, ...
#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: ...