濾除離群點的一種濾波方法。
通過設定濾波半徑，計算每個點在其半徑範圍內的其他點的個數。半徑範圍內其他點個數少於某一設定的閾值的點將被濾除。
如上圖所示，假設設定半徑為d，分別考察黃色、藍色和綠色的三個點。若設定點個數閾值為1，則黃色點將被濾除；若設定點個數閾值為2，則黃色點和綠色點都將被濾除。
pcl::radiusoutlierremovaloutrem;//建立半徑濾波器物件
outrem.setinputcloud(pointcloud_raw); //設定輸入點雲
outrem.setradiussearch(0.02); //設定半徑為2cm
outrem.setminneighborsinradius(5); //設定最小鄰接點個數閾值,半徑範圍內其他點個數少於5的點將被濾除
outrem.filter(*pointcloud_filter); //執行濾波
#include #include #include #include int main (int argc, char** ar**)
pcl::pointcloud::ptr cloud (new pcl::pointcloud);
pcl::pointcloud::ptr cloud_filtered (new pcl::pointcloud);
// fill in the cloud data
cloud->width = 5;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)
if (strcmp(ar**[1], "-r") == 0)
else if (strcmp(ar**[1], "-c") == 0)
else
std::cerr << "cloud before filtering: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)
std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " "
<< cloud->points[i].y << " "
<< cloud->points[i].z << std::endl;
// display pointcloud after filtering
std::cerr << "cloud after filtering: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size (); ++i)
std::cerr << " " << cloud_filtered->points[i].x << " "
<< cloud_filtered->points[i].y << " "
<< cloud_filtered->points[i].z << std::endl;
return (0);
}
點雲濾波 直通濾波器
對於在空間分布有一定空間特徵的點雲資料，比如使用線結構光掃瞄的方式採集點雲，沿z向分布較廣，但x,y向的分布處於有限範圍內。此時可使用直通濾波器，確定點雲在x或y方向上的範圍，可較快剪除離群點，達到第一步粗處理的目的。直通濾波器，顧名思義，就是在點雲的指定維度上設定乙個閾值範圍，將這個維度上的資料分...
點雲濾波 投影濾波器
適用於已知幾何模型的點雲濾波，根據幾何模型的數學約束進行投影 例如乙個球體通過3d掃瞄裝置掃瞄之後，由於掃瞄精度的限制，引入了很多雜散點，這時已知實際球體的各個引數，可以用指定引數的球模型進行投影濾波，去除雜訊。點雲資料中的所有點 都用 向引數模型上投影之後的點代替。使用ax by cz d 0平面...
PCL點雲濾波（直通濾波器與統計濾波器）
利用pcl中的直通濾波器和統計濾波器對原始點雲資料進行濾波處理。通過直通濾波器將z軸方向上範圍之外的點濾除 在背景與前景有一定距離的情況下，可以除掉背景 再利用統計濾波器去除離群點 雜訊點 濾波效果視資料和濾波引數而定。include include include include include ...