点云数据处理方法及示例源代码

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本文介绍了点云数据处理的基本概念,包括Voxel滤波、半径滤波、ICP配准和NDT配准等方法,并提供了基于PCL库的示例源代码。此外,还探讨了点云特征提取,如表面法线和关键点提取,这些技术在计算机视觉、机器人和无人驾驶等领域有广泛应用。

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一、点云数据处理概述
点云是由大量的点构成的三维数据集合,广泛应用于计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域。点云数据处理是指对这些点进行分析、处理和提取有用信息的技术。本文将介绍常见的点云数据处理方法,并提供相应的示例源代码。

二、点云滤波

  1. Voxel滤波
    Voxel滤波通过将点云空间分割成小立方体(voxel)并保留每个立方体内的一个点,来减少点云数据量,同时保持数据分布的整体特征。以下是一个基于PCL库实现的Voxel滤波示例代码:
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>

pcl::PointCloud
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