setSearchRadius(0.03); // 设置搜索半径 // 上采样后的点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr upsampled_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); mls.process(*upsampled_cloud); // 保存上采样后的点云 pcl::io::savePCDFileASCII("upsampled_output.pcd", *upsampled_clou...
(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...
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...
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。
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...
由多个扫描配准后得到的数据直接拿来重建可能产生 "双墙"等重影,即拼接的区域出现重叠的两个曲面,重采样算法可以对此问题进行处理. pcl库文件中 resampling.cpp代码文件如下: 1#include <pcl/point_types.h>2#include <pcl/io/pcd_io.h>3#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>4#include <pcl/surface/mls....
2、PCL SIFT关键点提取: 3、PCL ISS关键点提取: 4、PCL 计算点云法向量并显示: 5、移动最小二乘原理: 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: ...
增采样 :增采样是一种表面重建方法,当你有比你想象的要少的点云数据时,增采样可以帮你恢复原有的表面(S) 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...