CGAL点云异常点剔除编程

最新推荐文章于 2024-07-15 15:57:54 发布

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本文介绍了如何使用CGAL库进行点云离群点剔除，包括加载点云数据、设置距离阈值进行剔除、保存剔除后数据，以提升算法准确性和鲁棒性。

CGAL点云异常点剔除编程

点云数据是计算机视觉和机器学习领域常用的一种数据表示形式，它由大量的三维点组成。然而，点云数据中往往会包含一些离群点，这些离群点可能是由于噪声、扫描错误或者其他因素引入的异常值。为了清洗点云数据并提高后续算法的准确性和鲁棒性，需要进行离群点剔除。本文将介绍使用CGAL库进行点云离群点剔除的编程方法，并提供相应的源代码。

CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个开源的计算几何算法库，提供了丰富的几何计算功能。它支持对点云数据进行各种操作，包括离群点剔除。下面我们将详细介绍如何使用CGAL库进行点云的离群点剔除。

首先，我们需要通过CGAL库加载点云数据。假设我们的点云数据存储在一个名为"input.xyz"的文件中，每行代表一个点的坐标（x，y，z）。接下来，我们使用CGAL库提供的点云加载函数将数据读取到内存中。

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#

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566

【代码】CGAL点云处理之点云去除离散点。

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11-15

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计算到最近邻居的平均平方距离，并使用平均距离的阈值或选择具有最高平均距离的点的固定百分比来划分点。该方法修改输入点的顺序，以便首先打包所有剩余的点，并在第一个点上返回要删除的迭代器。由于这个原因，它不应该在已排序的容器上调用。

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Yole在2023年8月的报告中，统计了从2018年到2022年，在全球范围内激光雷达累计定点车型。其中，以国别区分的分布如下。中国占据了全球车用激光雷达市场的79%，是最大的车用激光雷达市场。图片来源：Yole以速腾、禾赛、华为、图达通等优秀的中国公司的激光雷达产品，占据了绝大部分市场份额。禾赛和速腾刚刚发布的今年Q1的销量如下：图片来源：禾赛、速腾本文描述的很多弱势场景问题，在我们很多公司的产品中都有非常好的应对方案。

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4276

再以控制点为基站直接将扫描的多测站的点云数据与其拼接，即可将扫描的所有点云数据转换成工程实际需要的坐标系。由于目标物的复杂性，通常需要从不同方位扫描多个测站，才能把目标物扫描完整，每一测站扫描数据都有自己的坐标系统，要获得完整的数据必需把不同测站的扫描数据纠正到统一的坐标系下，这就需要点云拼接。②均值滤波也叫平均滤波，也是一种较为典型的线性滤波，其原理为选择一定范围内的点求取其平均值来代替其原本的数据点，优点为算法简单易行，缺点为去噪的效果较为平均.且不能很好的保留住点云的特征细节。

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随着我国科技水平的不断发展，我国制造业正在迈向高端化、智能化和绿色化。在智能制造方面，加快了生产线设备的改造升级，机器换人的步伐。我国已将机器人纳入了国家科技创新的重点领域。机器人技术作为未来智能生产领域的重要环节，加强机器人核心技术的攻关已刻不容缓[ 1]。机器人是机械工程、电子信息、控制工程和人工智能等多学科交叉融合的产物，其具有可操作性强，灵活性高和配置柔性等优势。目前，机器人技术已广泛应用于物料分拣、机械装配、装备制造和资源勘探开发等领域，如图1- 1所示。

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wsh6759的CGIS专栏

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CGAL使用心得作者：李浩转载自：http://hi.baidu.com/lihao102/blog/item/a817a1cad3a9a78dc9176810.html 首先我说说我研究CGAL的背景，由于，早一阵子，有一个需求，需要求出在一堆二维线中（包括直线和弧线），找出所有的最小区域和最大外包。如下图所示。在这两个图形中，要快速的找到每一个最小的封闭区域

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