PCL提供了多种上采样方法,其中最常见的是基于移动最小二乘法(Moving Least Squares, MLS)的上采样。MLS上采样通过拟合局部表面模型来估计缺失的点,并生成新的采样点,从而提高点云数据的密度和质量。 3. PCL库上采样的基本代码示例 以下是一个使用PCL库进行MLS点云上采样的基本代码示例: cpp #include <pcl/...
PCL中的 `pcl::MovingLeastSquares:`函数实现对点云进行上采样加密的代码示例。 基本流程为: 1.遍历点云,对每个点云点$P_i$,按照固定半径搜索邻近点,并对这些邻近点使用最小二乘法拟合平面。 2. 根据拟合出的平面方程,进行插值,得到上采样点。 3. 计算拟合出的平面的法向量,沿着法向量的方向,按照设置好的...
深度传感器的测量是不准确的,和由此产生的点云也是存在的测量误差,比如离群点,孔等表面,可以用一个算法重建表面,遍历所有的点云和插值数据,试图重建原来的表面。比如增采样,PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的,因为由此产生的点云的法线将更准确。 #include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/surface/m...
(4)表面重建 深度传感器的测量是不准确的,和由此产生的点云也是存在的测量误差,比如离群点,孔等表面,可以用一个算法重建表面,遍历所有的点云和插值数据,试图重建原来的表面。比如增采样,PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的,因为由此产生的点云的法线将更准确。 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include ...
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(PlaneClipper3D)的使用 PCL LocalMa...
深度传感器的测量是不准确的,和由此产生的点云也是存在的测量误差,比如离群点,孔等表面,可以用一个算法重建表面,遍历所有的点云和插值数据,试图重建原来的表面。比如增采样,PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的,因为由此产生的点云的法线将更准确。
深度传感器的测量是不准确的,和由此产生的点云也是存在的测量误差,比如离群点,孔等表面,可以用一个算法重建表面,遍历所有的点云和插值数据,试图重建原来的表面。比如增采样,PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的,因为由此产生的点云的法线将更准确。
所以,在你的点云云进行下采样时,一定要保存一份原始数据! #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/surface/mls.h> intmain(intargc,char** argv) {// 新建点云存储对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr...
深度传感器的测量是不准确的,和由此产生的点云也是存在的测量误差,比如离群点,孔等表面,可以用一个算法重建表面,遍历所有的点云和插值数据,试图重建原来的表面。比如增采样,PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的,因为由此产生的点云的法线将更准确。
在平面模型上构造凸凹多边形 无序点云的快速三角化 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建 基于移动最小二乘法(MLS)的法线估计、点云平滑和数据重采样。有时,测量较小的对象时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除,所...