使用PCL中的Voxel Grid进行点云降采样等操作时,可能会出现如下问题:
[pcl::VoxelGrid::applyFilter] Leaf size is too small for the input dataset. Integer indices would overflow
这往往是因为输入点云的尺寸过大,而leaf size太小,导致voxel indices数目不足以记录所有的voxels,导致溢出
出错的代码如下
//------------------------ Sample ---------------------------------------------
cout << "cloud size " << cloud->size() << endl;
pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud);
if (cloud->size() > 10000)
{
pcl::VoxelGrid sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
sor.filter(*cloud_filtered);
}
cout <size()<
输出:

可以看出点云并没有被降采样,integer indices溢出这也许是PCL indices类型定义的问题,但如果要改类型定义可能比较麻烦
解决方案:
1. 如果没有特殊要求,直接加大leaf size即可,如上代码将0.1f改为10.0f即可正确运行
2. 如果leaf size有要求,可以考虑将初始点云分割成几个部分,分别进行voxel grid操作
3. 如果初始点云不方便分割,可以考虑使用 OctreeVoxelGridFilter 代替,详细用法可以参考PCL官网及论坛
测试点云可以查看,musematics的资源-点云测试数据(不平整平面)
https://download.csdn.net/download/rocachilles/10974763
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