PCL使用VoxelGrid filter对点云进行下采样

体素的概念类似于像素,使用AABB包围盒将点云数据体素化,一般体素越密集的地方信息越多,噪音点及离群点可通过体素网格去除。另一方面如果使用高分辨率相机等设备对点云进行采集,往往点云会较为密集。过多的点云数量会对后续分割工作带来困难。体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能。

VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格,容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这种方法比用体素中心逼近的方法更慢,但是对于采样点对应曲面的表示更为准确。

ApproximateVoxelGrid根据给定的点云形成三维体素栅格,并利用所有体素的中心点近似体素中包含的点集,这样完成下采样得到滤波结果,该类比较合适对海量点云数据在处理前进行压缩,提高算法效率。 

#include 
#include 
#include 
#include 

int
main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud (new pcl::PCLPointCloud2 ());
  pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered (new pcl::PCLPointCloud2 ());

  // Fill in the cloud data
  pcl::PCDReader reader;
  // Replace the path below with the path where you saved your file
  reader.read ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // Remember to download the file first!

  std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height 
       << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ").";

  // Create the filtering object
  pcl::VoxelGrid sor;
  sor.setInputCloud (cloud);
  sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter (*cloud_filtered);

  std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height 
       << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud_filtered) << ").";

  pcl::PCDWriter writer;
  writer.write ("table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered, 
         Eigen::Vector4f::Zero (), Eigen::Quaternionf::Identity (), false);

  return (0);
}

 

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