pcl直通滤波

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	
	// 填入点云数据
	pcl::PCDReader reader;
	// 把路径改为自己存放文件的路径
	reader.read<pcl::PointXYZ>("pig.pcd", *cloud);
	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ>pass;
	pass.setInputCloud(cloud);
	pass.setFilterFieldName("z");
	pass.setFilterLimits(1.0, 6.3);
	pass.setNegative(false);
	vector<int>indices;
	pass.filter(indices);
	pcl::IndicesPtr indices_ptr = make_shared<vector<int>>(indices);
	pass.setIndices(indices_ptr);
	pass.setFilterFieldName("x");
	pass.setFilterLimits(-0.5, 0.5);
	pass.setNegative(false);

	vector<int>index;
	pass.filter(index);
	pcl::IndicesPtr index_ptr = make_shared<vector<int>>(index);
	pass.setIndices(index_ptr);
	pass.setFilterFieldName("y");
	pass.setFilterLimits(0.3, 1.7);
	pass.setNegative(true);
	
	pass.filter(*cloud_filtered);
	cout << "cloud=" << cloud->size() << endl;
	cout << "cloud filter=" << cloud_filtered->size() << endl;
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>view(new pcl::visualization::PCLVisualizer("show cloud"));
	int v1(0);
	view->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1);
	view->setBackgroundColor(0, 0, 0, v1);
	view->addText("left viewer", 10, 10, "v1_text", v1);
	int v2(0);
	view->createViewPort(0.5, 0.0, 1, 1.0, v2);
	view->setBackgroundColor(0.1, 0.1, 0.1, v2);
	view->addText("filtered point clouds", 10, 10, "v2_text", v2);
	view->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "sample cloud", v1);
	view->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud_filtered, "cloud_filtered", v2);
	view->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1, 0, 0, "sample cloud", v1);
	view->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 1, 0, "cloud_filtered", v2);
	view->addCoordinateSystem(1.0);
	view->initCameraParameters();
	while (!view->wasStopped())
	{
		view->spinOnce(100);
		//boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
	}

	return 0;
}
	



PCL(Point Cloud Library)中,要将ROS消息(如sensor_msgs::PointCloud2)作为输入并应用直通滤波,你需要首先安装必要的库,并理解如何读取ROS数据和处理点云数据。下面是一个简单的步骤说明以及示例代码: 1. **安装依赖**: - 安装PCL和ROS(ros_comm、pcl_ros等包) ``` sudo apt-pcl-ros ``` 2. **包含头文件**: ```cpp #include <pcl/ros/pcl_nodelet.h> // PCL ROS接口 #include <pcl/filters/passthrough.h> // 直通滤波器 #include <sensor_msgs/PointCloud2.h> // ROS点云消息 ``` 3. **创建节点和服务回调**: ```cpp class PointCloudFilter : public nodelet::Nodelet { public: void onInit() override { // 创建passthrough滤波器实例 pcl::Passthrough<pcl::PointXYZRGB> filter; // 设置过滤范围 filter.setFilterFieldName("x"); // 可以根据需要替换为XYZ轴之一 filter.setFilterLimits(-10.0, 10.0); // 过滤值 // 注册回调函数,当接收到新的PointCloud2消息时运行滤波 ros::Subscriber sub = nh.subscribe<PointCloud2>("input_topic", 1, boost::bind(&PointCloudFilter::cloudCallback, this, _1)); } private: void cloudCallback(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg) { // 将ROS消息转换为PCL point cloud pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); pcl::fromROSMsg(*msg, *cloud); // 应用直通滤波 filter.setInputCloud(cloud); filter.filter(*cloud); // 发布过滤后的点云 pcl::toROSMsg(*cloud, output_msg_); publish(output_topic_, output_msg_); } ros::Publisher output_topic_; // 输出主题名称 ros::MessageEvent<PointCloud2>::Connection output_connection_; }; ``` 4. **注册节点和启动程序**: 在`nodelet_main.cpp`或自定义节点初始化部分,注册并启动这个节点: ```cpp int main(int argc, char* argv[]) { ros::init(argc, argv, "point_cloud_filter"); Nodelet nodelet("PointCloudFilter"); PointCloudFilter filter_nodelet; nodelet.registerCallbackQueue(filter_nodelet.createCallbackQueue()); nodelet.waitForShutdown(); return 0; } ``` 记住,这只是一个基本的示例,实际项目可能需要更复杂的错误处理和配置。运行前确保已经按照ROS的工作流程启动了所有必要的服务。
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