PCL点云处理之坡度滤波

最新推荐文章于 2023-09-26 19:14:14 发布
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本文介绍了如何利用Point Cloud Library (PCL) 实现三维点云的坡度滤波，通过计算点的局部坡度来区分地面与非地面点。详细步骤包括导入库、加载数据、计算法线、计算坡度，并提供了源代码示例。此外，还提到了可选的非地面点云处理方法，如去除离群点。

点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个广泛使用的开源库，用于处理和分析三维点云数据。在点云处理中，坡度滤波是一种常用的技术，用于识别和过滤点云中的地面和非地面点。在本文中，我们将介绍如何使用PCL实现坡度滤波，并提供相应的源代码。

坡度滤波的基本原理是基于地面表面通常比非地面表面更平坦的假设。通过计算每个点的局部坡度，我们可以根据坡度值将点云分为地面和非地面点。具体步骤如下：

  1. 导入必要的库和模块：
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#
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PCL点云处理之坡度滤波实验原理实验代码实验效果 实验原理 1、建立二维格网，每个格网记录内部存储点云的最低点高程，得到高程格网1 2、高差除以距离得到坡度，在记录了高程的格网1中，距离即为格网边长，因此遍历格网计算每个格网的坡度，得到坡度格网2。 3、设置阈值，判断坡度格网2中的值是否满足要求，得到属性格网3。 4、遍历点云，假设其位于格网（r,c）中，则属性格网3（r,c）为地面，且该点云的高程值-高程格网1(r,c)中的值<0.5米时，认为该点云属于地面点。 实验代码 #include &
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8月的时候去了野外调查，一直没有时间更新博客，最近回到了学校，写了matlab中实现一种简单的坡度滤波算法，由于本人比较懒，以后的每个博客都尽量减少说明。 此外，其他的滤波：布料滤波(CSF)、简单形态学滤波、经验模态分解滤波的资源链接已经放在了 2021-8-13的博客中了。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39632121/article/details/119671068?spm=1001.2014.3001.5501 本文用到的示列数据可以在链接中下载到。 坡度滤波 .
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