PCL的直通滤波：简化点云处理的利器

最新推荐文章于 2024-07-31 17:18:20 发布
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文章介绍了PCL库中的直通滤波功能，这是一种用于点云处理的数据预处理方法，通过设定范围提取或去除特定区域点云，简化处理复杂性。文章提供了使用PCL进行直通滤波的代码示例，适用于去除噪声和提取ROI等场景。

PCL的直通滤波：简化点云处理的利器

点云（Point Cloud）是由大量三维坐标点组成的数据集，常用于建模、感知、定位等领域。在点云处理中，直通滤波（PassThrough Filter）是一种常用的数据预处理方法，可以通过设定合适的范围，提取或去除特定区域内的点云数据，从而简化后续处理的复杂性。本文将介绍 PCL（Point Cloud Library）中的直通滤波方法，并给出相应的源代码。

直通滤波的原理很简单，它基于一个假设：大多数情况下，我们只对特定区域内的点云数据感兴趣。因此，直通滤波通过设定一个过滤范围，将超出该范围的点云数据剔除，从而达到简化数据、加速处理的目的。在实际应用中，直通滤波主要应用于去除噪声、提取ROI（Region of Interest）等场景。

接下来，我将展示如何使用 PCL 的直通滤波功能进行点云数据处理。请先确保已经安装好 PCL 库并配置好开发环境。

首先，我们需要包含必要的头文件：

#include <iostream>
#
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PCL 直通滤波（C++详细过程版）
点云侠的博客
02-15 979
为充分了解直通滤波算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现并在计算的过程中加入多线程并行，提高算法效率。
PCLPy直通滤波器 - 优化点云数据处理的利器
XsupDatabase的博客
09-24 204
本文介绍了PCLPy库中的直通滤波器的使用方法，并提供了相应的Python代码示例。通过合理的参数设置，直通滤波器可以帮助我们提取感兴趣的区域并减少噪声点的干扰，从而为后续的点云处理任务提供更好的数据基础。在点云数据处理中，直通滤波器是一种常用的工具，用于消除不需要的数据并提取感兴趣的区域。在本文中，我们将探讨如何使用PCLPy库中的直通滤波器来进行点云数据过滤和优化。直通滤波器（PassThrough Filter）是一种基于区间的滤波方法，在给定的某一维度上设定上下界，然后保留在该区间内的点云数据。
PCL直通滤波（passthrough）
xhm01291212的博客
07-31 909
即对pcl::PointT中的某个（如X/Y/Z）来进行滤波，该维度中超过用户设定阈值范围的点云点删除，在用户设定阈值范围点云点保留。（1）设置需要滤波的点云属性值。（2）判断是否在用户设定的阈值范围内，在其中的保留，不在其中的删除。2.使用场景需要对某一个维度滤波的场景。例如删除地面点。如下图：通过直通滤波器过滤掉红框内z值范围的点云。
pcl使用直通滤波器对点云进行滤波处理
自动驾驶行业学习、交流
08-08 1013
核心函数： //直通passthrough滤波 pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; //实例化直通滤波器 pass.setInputCloud(cloud_in); //设置输入点云 pass.setFilterFieldName("z");//设置滤波的field pass.setFilterLimi...
pcl直通滤波
NALUO123的博客
03-23 731
直通滤波
PCL点云直通滤波
黄昏的晨曦
11-10 861
对于在空间分布有一定空间特征的点云数据，比如使用线结构光扫描的方式采集点云，沿z向分布较广，但x,y向的分布处于有限范围内。此时可使用直通滤波器，确定点云在x或y方向上的范围，可较快剪除离群点，达到第一步粗处理的目的。 #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters...
Ubuntu16.04 ROS 深度学习_黑马程序员 智能机器人软件开发 学习路线图出炉
weixin_39577422的博客
11-20 878
智能机器人软件工程师学习计划很多朋友对机器人软件开发和人工智能感兴趣，不知道怎么学习，黑马程序员武汉校区在今年3月份开设了一期智能机器人软件开发工程师就业班， 在这里我把就业班的学习曲线给大家介绍一下!1python基础不管有没有编程基础的童鞋， 都推荐大家先去学Python ，Python像一把瑞士军刀， 你可以用他干很多东西，比如自动回复邮件、自动收集信息。 Python又非常简单容易理解。只...
PCL中使用直通滤波器对点云进行滤波处理
fandq1223的博客
11-15 2876
#include #include #include int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); // Fill in th
PCL点云处理：直通滤波
FqLibrary的博客
09-26 263
直通滤波（PassThrough Filtering）是PCL中的一种常用滤波方法，用于去除点云数据中的离群点或不感兴趣的区域，从而提取出我们关注的特定区域。直通滤波的原理很简单：根据指定的某个轴（例如X、Y或Z轴），设置一个最小值和最大值的范围，滤除不在此范围内的点。这样，我们可以通过设置合适的阈值来选择我们感兴趣的区域，而滤除其他区域的点。通过直通滤波，我们可以方便地去除点云数据中不感兴趣的区域，提取出我们关注的特定区域。对象，设置了输入点云数据，并指定了要过滤的轴为Z轴。然后，我们创建了一个。
PCL直通滤波学习
mengzhilv11的博客
05-25 302
PCL直通滤波
【C++PCL】点云处理直通滤波
weixin_45196569的博客
11-29 796
直通滤波器是一种用于处理点云数据的滤波方法，其主要目的是根据点云中点的属性，在特定属性上设定一个数值范围，然后根据这个范围选择性地保留或删除点。
PCL教程-点云滤波之直通滤波器
DayDayUp
09-10 8461
算法原理 直通滤波的作用是过滤掉在指定维度方向上取值不在给定值域内的点。 实现原理如下: 首先，指定一个维度以及该维度下的值域，其次，遍历点云中的每个点，判断该点在指定维度上的取值是否在值域内，删除取值不在值域内的点，最后，遍历结束，留下的点即构成滤波后的点云。直通滤波器简单高效，适用于消除背景等操作。 PCL中的pcl:PassThrough类实现对用户给定点云某个字段的限定下，对点云进行简单的基本过滤，例如限制过滤掉点云中所有Z字段不在某个范围内的点，该类的使用比较灵活但完全取决于用户的限定
PCL体素滤波+直通滤波+显示原始点云、经过体素滤波后天运和经过直通滤波后点云
lcrdadas的博客
11-25 540
代码对原始点云进行体素滤波处理，再对经过体素滤波处理的点云进行直通滤波处理。
PCL：滤波——直通滤波
qq_36418943的博客
10-25 1906
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很...
pcl滤除特定范围内部的点云
m0_46448663的博客
04-01 631
利用pcl的直通滤波函数和点云相加处理,实现保留特定范围内点云
CloudCompare和PCL删除指定点云中的点
TechPulseZ的博客
08-15 1439
CloudCompare是一个开源的多平台点云处理软件，它提供了丰富的功能，包括点云对齐、滤波、分割、重建等。而PCL是PointCloud库的缩写，是一个面向点云处理的开源C++库，提供了一系列算法和工具，用于处理和分析点云数据。通过使用这些工具提供的功能和算法，我们能够轻松地处理和分析点云数据，从而更好地满足点云处理领域的需求。通过使用CloudCompare和PCL提供的功能，我们可以轻松删除指定点云中的点。以上代码将从原始点云中提取除选择的点以外的所有点，并将结果保存为新的PCD文件。
CloudCompare&PCL 删除点云中指定点
dayuhaitang1的博客
07-09 3221
CloudCompare&PCL 删除点云中指定点
PCL大场景点云离群点剔除（八叉树滤波）
qq_41965957的博客
10-22 2018
#include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/octree/octree.h> #include <pcl/octree/octree_search.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> typedef pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr pcXYZ.
PCL滤波大全、原理+代码实例+操作步骤
weixin_43925768的博客
02-23 7445
PCL点云中的滤波、原理+代码实例+操作步骤
pcl直通滤波传入自定义点云格式作为输入用c++怎么写代码
最新发布
12-19
PCL (Point Cloud Library) 是一个用于处理点云数据的开源库，在 C++ 中使用它进行直通滤波（Passthrough Filter），你需要包含相应的头文件并创建一个 PCL 的PointCloud 类型的数据结构。如果你有一个自定义的点云文件格式，首先需要读取该文件并转换为PCL可以接受的数据结构。 以下是一个简单的步骤示例： 1. 包含必要的库和头文件： ```cpp #include <pcl/io/io.h> // 针对点云输入输出 #include <pcl/filters/passthrough.h> // 直通滤波器 #include <pcl/point_types.h> // 点类型定义 ``` 2. 定义一个函数来读取自定义点云文件： ```cpp template<typename PointT> bool loadCustomCloud(const std::string &filename, pcl::PointCloud<PointT> &cloud) { return pcl::io::loadPCDFile(filename, cloud); } ``` 3. 使用 `passthrough` 过滤器实例化并设置过滤条件： ```cpp pcl::PassThrough<pcl::PointXYZRGB> passthrough; // 假设你正在使用 XYZRGB 点类型 passthrough.setInputCloud(custom_cloud); // custom_cloud 是你的自定义点云变量 // 设置过滤范围，例如只保留 X 轴大于0的点 pcl::PointIndices indices; passthrough.setFilterFieldName("x"); passthrough.setFilterLimits(0, std::numeric_limits<double>::max()); passthrough.filter(indices); ``` 4. 应用过滤结果： ```cpp custom_filtered_cloud.reset(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); custom_filtered_cloud->reserve(indices.indices.size()); for (size_t i = 0; i < indices.indices.size(); ++i) { (*custom_filtered_cloud)[indices.indices[i]] = custom_cloud[indices.indices[i]]; } ``` 5. 如果有错误处理，记得加入适当的异常处理。
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