利用PCL点云下采样实现数据体素化

最新推荐文章于 2025-05-29 16:21:38 发布

秋水黑刀

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分类专栏：计算机图形学（Computer Graphics）文章标签：可视化算法大数据

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利用PCL点云下采样实现数据体素化

PCL

PCL(Point Cloud Library) 库集成了针对大体量级别的空间点数据处理所需要的算法和操作，降低了处理相关需求的复杂度，对快速建立点云数据文档和渲染有着很好的作用。

体素化Voxelization

体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程，实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。本章主要讨论用PCL的下采样方式来实现模型点云的体素化，并且实现可视化。

算法

读入点云数据。
获取AABB盒子。
对点云数据进行下采样过滤。（实现体素化）
渲染可视化。

【建立结构体】

typedef struct point_XYZ{
	
		double point_X;
		double point_Y;
		double point_Z;
		double point_R;
};

【读入点云数据】

	//point clouds
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_txt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>