PCL学习笔记——点云滤波处理

PCL学习笔记——点云滤波处理

点云是现实世界中物体表面的三维表示，对于许多计算机视觉和机器人应用来说都是非常重要的数据源。然而，由于采集过程中噪声、杂散点或者不完整数据的存在，点云数据往往是不规则和不完整的。因此，在对点云进行后续处理之前，我们需要首先对其进行滤波处理，以消除噪声、平滑曲面和减少离群点等。

本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）进行点云滤波处理，并提供相应的源代码示例。

一、点云滤波概述
点云滤波可以分为两种类型：下采样滤波和离群点滤波。下采样滤波可以从原始点云中去除一些冗余的点，以降低计算负担并减少数据量。离群点滤波则用于剔除点云中与周围点明显不同的异常点。

二、下采样滤波

1. VoxelGrid滤波
   VoxelGrid滤波是一种基于体素格网的下采样滤波方法。它将点云划分为一系列体素，然后在每个体素内只保留一个点作为代表。下面是使用PCL进行VoxelGrid滤波的示例代码：

#include <pcl/filters/voxel_grid