PCL 剔除边缘不连续点

最新推荐文章于 2025-04-18 15:20:17 发布
最新推荐文章于 2025-04-18 15:20:17 发布
阅读量194 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： PCL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackWhisper/article/details/132350589
PCL 专栏收录该内容
32 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何利用Point Cloud Library（PCL）去除三维点云中的边缘不连续点。通过设置StatisticalOutlierRemoval滤波器参数，可以有效地移除传感器噪声或遮挡造成的离群点。提供的源代码示例展示了具体操作流程，帮助读者理解并应用到实际项目中。

PCL 剔除边缘不连续点

在三维点云处理中，有时我们需要移除不连续或离群的点。这些点可能是由于传感器噪音、遮挡或其他因素引起的。本文将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，简称PCL）来移除边缘不连续点，并提供相应的源代码。

首先，确保已正确安装了PCL库并设置了开发环境。然后按照以下步骤进行移除边缘不连续点的操作：

  1. 导入必要的库和头文件：
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
PCL:实现移除边缘不连续点（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-24 197
PCL:实现代码运行时间计算（附完整源码）
PCL常见操作：删除点云中的点
MrybHtml的博客
09-27 1010
点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个用于处理点云数据的开源计算机视觉库，提供了许多有用的功能和算法。在PCL中，删除点云中的点是一项常见的操作，本文将详细介绍如何使用PCL库进行该操作，并附上相应的源代码示例。通过灵活运用PCL提供的函数和算法，我们可以对点云数据进行各种处理和分析，为计算机视觉和机器人领域的研究和应用提供有力支持。通过以上的代码，我们可以删除点云中满足特定阈值条件的点，从而实现了点云的精简和过滤操作。如果点的坐标满足给定的阈值条件，则将该点从点云中删除。
PCL去除外点
com1098247427的博客
11-07 477
滤波，去除外点
【PCL-10】PCL删除点云中x、y、z都为0的点
WXG1011的博客
09-01 1653
PCL删除点云中x、y、z都为0的点
点云离群点剔除算法(PCL源码有实现)
luixiao1220的博客
07-07 4561
UTF8gbsn 基于概率的点云离群点剔除算法. 本算法的源码实现在PCL库中, 请搜索statistical_outlier_removal.hpp文件. 问题描述 假如我们有一个点云数据X={x1,x2,⋯ ,xN}X=\{x_1, x_2, \cdots, x_N\}X={x1​,x2​,⋯,xN​}. 其中xix_ixi​ 是n维度空间中的点.那么问题是, 我们想剔除掉那些远离数据群落的离群点. 比如, 三维重建中的点云主要集中在物体表面. 有的离群点是远离物体表面的我们希望剔除他们.具体怎么办呢?
PCL 移除点云边缘不连续的点
m0_51204289的博客
10-23 1058
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
pcl各模块
qq_25194681的博客
04-18 561
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数。具体来说，它解释了如何使用对应分组算法，以便将在3D描述符匹配阶段之后获得的点对点对应集合聚类到当前场景中存在的模型实例中。对于表示场景中可能的模型实例的每个聚类，对应分组算法还。识别当前场景中该模型的6DOF姿态估计的。基于对应分组的三维物体识别。
PCL：点云数据基于法线的边界提取(从最初的法线估计理论推导到最终的边界提取)
热门推荐
m0_37957160的博客
04-09 1万+
该边界提取采用PCL库里边的方法，基于法线估计来实现的边界检测与提取： 首先从原始点云上计算出法线，再由法线结合数据估计出边界。（这样解释还是特别抽像吧） ------------法线求解：（平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。法线提供了关于曲面的曲率信息） 对点云数据集的每个点的法线估计，可以看作是对表面法线的近似推断。（因此该表面的...
pcl -- removal outliers （四种滤波方法）
写东西仪式感极强（其实拖延症晚期晚期）的大龄小白
06-17 6164
记录下学习过程中遇到的移除外点的操作 1.StatisticalOutlierRemoval filter 官方文档 对点云中的每个点进行统计分析， 自行定义搜索点的数量 ## 2.Conditional removal [官方文档](http://pointclouds.org/documentation/tutorials/remove_outliers.php) ## 3.RadiusOu...
pcl点云：离群点移除（一）
WP的博客
08-05 4750
官方文档：https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/latest/statistical_outlier.html#statistical-outlier-removal 理论： 激光扫描通常会生成不同点密度的点云数据集。此外，测量误差会导致稀疏的异常值，从而进一步破坏结果。这会使局部点云特征（例如表面法线或曲率变化）的估计复杂化，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。通过对每个点的邻域进行统计分析，并对不符合特定条件的部分进行修整，可以解决其中一些不规则现象
pclpy SOR去除异常值(统计滤波)
m0_73126623的博客
02-21 1173
pclpy SOR去除异常值(统计滤波)
pcl聚类----欧式聚类分割方法
weixin_43609992的博客
06-01 5418
欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 pcl::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree); tree->setInputCloud (cloud_filtered);//创建点云索引向量，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类
PCL之点云离群点去除
zhaoguanhua的博客
10-27 1573
PCL之点云离群点去除
【PCL】（八）PassThrough滤波器滤除点云指定范围以外或以内的点
weixin_44378835的博客
02-03 871
（4）滤除范围内的点: pass.setFilterFieldName (“z”);然后，我们创建PassThrough过滤器对象，并设置其参数。（1）沿着x轴滤波: pass.setFilterFieldName (“x”);（2）沿着y轴滤波: pass.setFilterFieldName (“y”);（3）沿着z轴滤波: pass.setFilterFieldName (“z”);在接下来的几行中，我们定义了点云结构，填充输入云，并在屏幕上显示其内容。最后，我们显示过滤后的云的内容。
PCL滤波 RadiusOutlierRemoval和Conditional删除孤立点
zxcvb036的博客
02-09 838
在RadiusOutlierRemoval 算法中，设置的setMinNeighborsInRadius，黄色点在设为1时被滤除 右侧的则在设为2 时两个点都被删除 #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h> #include <pcl/filters/conditional_removal.h> int
视觉SLAM十四讲学习笔记——第十二讲 建图
weixin_61294345的博客
11-27 4844
SLAM实际上是一种底层技术，往往用来给上层应用提供信息。在前文已实现的部分，我们最多得到的仅是一个稀疏的地图，在需要实现导航、避障、重建等应用时，稀疏地图很难提供足够的信息，需要考虑如何重建稠密地图，即建模所有看到过的部分。 根据使用相机的不同可以分为：“单目稠密重建”和“RGB-D稠密建图”（双目应该和RGBD类似，都可以主动测得或计算出图像深度）。其中RGB-D相机的稠密重建较为简单，最直观、简单的方法就是将RGB-D数据转换为点云地图，再结合相机位姿进行拼接，并对点...
PCL库中去除噪点
一位小伙偶然路过
04-02 1849
PCL库中去除噪点的方法如下3种：使用统计滤波器（StatisticalOutlierRemoval）去除噪点、使用半径滤波器（RadiusOutlierRemoval）去除噪点、使用直通滤波器（PassThrough）去除超出指定范围的点。
【PCL库-点云处理】离群点去除
LuckyKing01的博客
05-09 2462
2种离群点去除方法
PCL 之离群点去除
zhaoxr233的博客
06-14 4508
基于半径（规定圆内和邻居个数限制）和条件（滤波域和值范围）实行离群点去除 #include "stdafx.h" //int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) //{ // return 0; //} #include<iostream> #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/io/p...
对faster-lio跑出来的点云图分析
最新发布
05-08
<think>好的，我需要回答用户关于分析Faster-LIO生成的点云图的工具和方法的问题。首先，用户提到了Faster-LIO，可能是指FAST-LIO的改进版本，但根据提供的引用，主要是关于FAST-LIO和FAST-LIO2的内容。我需要结合用户提供的引用内容来构建回答。 首先，查看用户提供的引用内容： 引用[1]提到FAST-LIVO，这是一个结合了VIO和LIO的系统，其中LIO子系统将原始点云数据注册到增量点云地图中，并且这些点带有颜色纹理信息。这可能与点云分析相关，比如颜色信息的使用。 引用[2]提到使用FAST-LIO和Octomap建立二维栅格地图，启动相关launch文件。这说明Octomap是可能用到的工具之一，可以将三维点云转换为二维栅格地图。 引用[3]提到FAST-LIO2在保存PCD文件时的问题，用户可能遇到无法保存的情况，需要检查源码中的保存函数是否被调用。这可能涉及到数据话题是否正确，或者是否有权限问题。 用户的问题是关于分析Faster-LIO生成的点云图，所以需要推荐分析工具和方法。可能的工具包括ROS中的Rviz、PCL库、CloudCompare、Octomap等。同时，用户可能需要处理点云的质量评估，比如密度、噪声、精度等，以及与其他传感器数据的融合分析，比如IMU和视觉数据。 接下来，我需要组织回答结构： 1. 常用分析工具：Rviz可视化、PCL处理、CloudCompare比较、Octomap建图。 2. 分析方法：质量评估（密度、噪声、精度）、时序一致性、多传感器对齐。 3. 数据预处理：格式转换（如PCD、PLY）、降采样、滤波。 4. 集成方法：与SLAM框架结合，如LOAM、LIO-SAM，或者使用FAST-LIVO进行多模态分析。 5. 注意事项：检查数据保存问题（如引用[3]中的PCD保存问题），可能需要修改源码或确保话题正确。 需要确保回答符合用户指令中的格式要求，如行内数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要。另外，生成相关问题，并正确添加引用标识。 需要确认用户可能遇到的问题，比如如何可视化、如何评估点云质量、如何处理数据保存问题，以及如何与其他系统集成。根据引用内容，Octomap的使用（引用[2]）和保存PCD的问题（引用[3]）是需要注意的点。 最后，生成相关问题，如工具推荐、质量评估指标、处理无法保存PCD的方法、与Octomap结合的方法等。</think>### Faster-LIO点云图分析工具及方法 分析Faster-LIO生成的点云图需结合**可视化工具**、**数据处理库**和**定量评估方法**，具体流程如下： --- #### 一、常用分析工具 1. **ROS可视化工具（Rviz）** - 直接通过Rviz订阅点云话题（如`/cloud_registered`），观察实时建图效果[^2]。 - 支持颜色映射、强度显示、多帧叠加对比，适合初步检查点云完整性。 2. **点云处理库（PCL/Open3D）** - 使用PCL进行滤波（如体素降采样）、特征提取（法线、曲率）和配准（ICP算法）。 - 示例代码（降采样）： ```cpp pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f); voxel_filter.filter(*downsampled_cloud); ``` 3. **点云对比工具（CloudCompare）** - 导入多帧点云数据，计算点云密度、距离误差（与真值地图对齐）。 - 支持统计指标（如均方误差、重叠率）和可视化差异热力图。 4. **Octomap（三维到二维转换）** - 将点云转换为占据栅格地图，分析地图的连续性及动态物体影响。 - 启动命令： ```bash roslaunch fast_lio octomap2D.launch ``` --- #### 二、关键分析方法 1. **点云质量评估** - **密度分析**：统计单位体积内点数，评估传感器分辨率与运动畸变补偿效果。 - **噪声检测**：通过统计滤波（如移除离群点）或曲率分析识别异常点。 - **精度验证**：与高精度激光扫描仪数据对齐，计算位姿轨迹的绝对误差（ATE）。 2. **时序一致性检查** - 对比连续帧点云的重叠区域，分析动态物体导致的“鬼影”问题。 3. **多传感器对齐** - 若系统融合视觉数据（如FAST-LIVO），需检查点云与图像的光度一致性[^1]。 - 外点剔除：移除遮挡区域或边缘的不稳定点[^1]。 --- #### 三、数据预处理与格式转换 1. **格式转换工具** - 使用`pcl_ros`将ROS的`sensor_msgs/PointCloud2`转为PCD/PLY格式。 - 若无法保存PCD，检查话题名称是否匹配（如`/livox/lidar`）[^3]。 2. **降采样与滤波** - 对大规模点云进行体素滤波，提升处理效率。 --- #### 四、集成分析方法 1. **与SLAM框架结合** - 将Faster-LIO的输出与LOAM、LIO-SAM等框架对比，评估建图精度。 - 示例指标：回环检测成功率、实时性（CPU/内存占用）。 2. **多模态分析（如FAST-LIVO）** - 利用VIO子系统提供的光度误差，验证点云与图像对齐程度[^1]。 --- #### 五、注意事项 - **数据保存问题**：若无法生成PCD文件，需检查源码中保存函数是否被调用，或话题是否被正确订阅[^3]。 - **实时性优化**：在ARM平台运行时，需调整滤波参数或降低分辨率。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值