点云地面分割滤波算法（PCL）

最新推荐文章于 2024-10-17 15:09:08 发布
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本文介绍了如何利用Point Cloud Library (PCL) 实现点云地面分割滤波算法，包括导入PCL库，创建PointCloud对象，使用ProgressiveMorphologicalFilter类设置滤波参数，并执行滤波操作，最后将结果保存。通过调整参数，可以适应不同场景的需求。

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点云地面分割滤波是一种常用的算法，用于从三维点云数据中提取地面平面。在本文中，我们将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，PCL）实现点云地面分割滤波算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入PCL库，并创建一个PointCloud对象，用于存储点云数据。以下是导入PCL库和创建PointCloud对象的代码：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

int main()
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Python 点云平面分割【RANSAC算法】
weixin_43896283的博客
05-25 744
点云平面分割：可以在点云数据中找到平面并计算平面模型系数，同时输出平面点云及非平面点云。
PCL：实现基于点云的快速稳健地面分割方法（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
10-07 650
PCL：实现基于点云的快速稳健地面分割方法（附完整源码）
《文献翻译》Part3 基于地形分割渐进加密的机载LiDAR点云滤波
梁的博客
03-03 3211
基于地形分割渐进加密的机载LiDAR点云分割滤波 通过 相国林 *和张继贤 中国测绘科学研究院空间测绘重点实验室，北京莲花池西路28号，北京100830 * 摘要： 过滤是机载激光扫描（ALS）点云的核心后处理步骤之一。本文提出了一种基于分段的滤波（SBF）方法。该方法包括三个关键步骤：点云分割，多次回波分析和迭代判断。此外，第三步是我们的主要贡献。特别地，迭代判断基于经典渐进TIN（三角不规则网...
激光雷达点云地平面校准 地面分割
08-29
激光雷达点云地平面校准 地面分割 https://blog.youkuaiyun.com/u014679795/article/details/82189901
处理点云数据(六)：点云分割
听说你爱吃芒果
01-24 2万+
展示了如何在三维激光雷达数据中检测地平面和发现附近的障碍物。clear;clc; %% % for img_idx = 181:446 % fid = fopen(sprintf('D:/KITTI/data_set/2011_09_26/2011_09_26_drive_0009_sync/velodyne_points/data/%010d.bin',img_idx),'rb'); %
[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 地面点云分割(二)
Lion996的博客
10-17 1619
本博客从高程差的角度切入，实现3D点云的地面提取算法，我会加入一些自己的算法设计及思考来提高其地面分割的鲁棒性，可以适用于多场景下的地面分割效果。
PCL库学习（3）----基于平面模型的点云分割（地面点云分割）（Plane Model Segmentation）
Di_Wong的博客
08-08 1万+
运行环境： VS2013，PCL1.8.0 代码参考： http://pointclouds.org/documentation/tutorials/        最近做的项目需要对采集到的点云场景进行去除地面的操作。在参考了优快云博主：有梦想的田园犬对于PCL官方几种例程中的点云分割方法的实验后，考虑到系统的实时性要求，选择基于平面模型的地面点云去噪方法。   1、算法细节  ...
基于RANSAC的激光雷达地面点云分割
10-26
利用激光雷达做感知输出首先要分割出地面点云以减少对障碍物聚类的影响，可以通过ransac算法原理在ROS中实现对地面点云的分割。PCL点云库中也有标准的RANSAC算法接口，通过调用它实现更加快速，稳定地滤除地面点云。
PCL_点云分割_渐进式形态学滤波地面分割
zhan_zhan1的博客
03-16 2848
在点云滤波中，可以基于模型进行平面、球、圆柱等进行分割，现采用渐进式形态学滤波进行地面分割。通过创建pcl::ProgressiveMorphologicalFilter滤波器对象和添加相关参数，如：增加滤波器的窗口大小和高差阈值将建筑、汽车和植被等非地面物体与地面进行分割。 代码： #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h&gt...
PCL点云（地面点云）分割：Progressive Morphological Filter
AmbitiousRuralDog的博客
05-10 2万+
背景：pcl官方教程：http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/progressive_morphological_filtering.php#progressive-morphological-filtering论文：http://users.cis.fiu.edu/~chens/PDF/TGRS.pdf注：这个算法本身用于处理高空获取...
PCL入门——点云平面分割
m0_45081612的博客
03-15 2467
点云平面分割 #include <iostream> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> // 由索引提取点云 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/ransac.h>
点云地面滤波实验之坡度法（实验三）
weixin_44329757的博客
07-26 3696
坡度法地面滤波流程 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。 3、设置阈值，判断坡度格网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。 实验效果 ...
[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 地面点云分割
Lion996的博客
06-09 6904
在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。一般在实施检测之前，均需要删除地面点云才能确保后续其他障碍物点云数据的提取精度，防止因为地面点云产生干扰。............
PCL点云分割——平面模型分割
weixin_38348752的博客
03-24 1574
PCL中segmentation模块及类介绍： 点云分割实验程序： 源码： // RANSAC.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" //标准应用程序框架 #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> //随机参数...
【PCL实现点云分割】ROS深度相机实践指南（中）:Plane Model Segmentation实现平面分割原理及其实践
m0_73800387的博客
09-21 1684
本节讲述如何讲述了PCL中Plane Model Segmentation的原理和代码时间操作及其细节
点云地面滤波小总结
xinxiangwangzhi_的博客
11-21 957
地面滤波
点云地面滤波--渐进式形态学滤波
xinxiangwangzhi_的博客
10-16 6006
点云渐进式形态学地面滤波
无人驾驶汽车系统入门（二十四）——激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践
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AdamShan的博客
09-29 4万+
无人驾驶汽车系统入门（二十四）——激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践 在无人驾驶的雷达感知中，将雷达点云地面分割出来是一步基本的操作，这一步操作主要能够改善地面点对于地面以上的目标的点云聚类的影响。本文首先带大家入门pcl_ros，首先我们使用pcl_ros编写一个简单的ros节点，对输入点云进行Voxel Grid Filter。接着我们在此实践的基础上实现点云地面和非地面的分割节...
【PCL】激光雷达点云地面水平校准
ethan_guo的博客
06-13 7403
激光雷达采集的数据，可能由于颠簸或者雷达安装倾斜或者地面本身是有坡度的，造成地面在雷达坐标系中不是水平的。不是水平的，会影响我们后续的对点云的分割分类等处理，所以校准很有必要。校准方法是（参考）：用PCL中基于RANSAC的平面检测方法检测出平面，得到平面：ax+by+cz+d=0。对于一个平面，上式中xyz的系数，就是它的法向量。然后，雷达坐标系中的竖直向量是（0,0,1），计算出从平面法向量旋...
PCL点云直通滤波算法
最新发布
05-19
### PCL点云库直通滤波算法的实现与原理 #### 原理概述 直通滤波（PassThrough Filter）是一种常见的点云滤波技术，主要用于在特定范围内选择和保留点云数据中的点。通过设置坐标轴上的最小值和最大值，可以有效地移除不需要的数据点，从而简化点云结构并提升后续处理效率[^2]。 这种过滤方式的核心在于限定某个维度（通常是 X、Y 或 Z 轴）的取值范围，只保留满足条件的点云部分。这种方法特别适用于场景中有明显方向性分布特征的情况，比如地面分割或者高度筛选等应用场合。 #### 实现过程 以下是基于PCL库实现直通滤波的主要步骤： 1. **创建 PassThrough 对象** 使用 `pcl::PassThrough` 类实例化一个对象，并指定需要操作的具体维度（如 `"x"`、`"y"` 或 `"z"`）。 2. **设置阈值范围** 定义允许通过的点云坐标的上下限值，分别调用 `setFilterLimits(min, max)` 方法配置这两个边界参数。如果希望反转默认行为（即保留超出范围的部分），可以通过 `setFilterLimitsNegative(true)` 来启用反向模式。 3. **执行滤波操作** 将输入点云集加载至滤波单元后，调用 `filter()` 函数即可获得经过处理后的结果集。 下面给出一段完整的C++代码示例展示如何利用PCL完成这一功能： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> int main(int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载PCD文件到cloud指针所指向的对象中 if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd.pcd", *cloud)==-1){ std::cerr << "Could not read file\n"; return (-1); } // 创建Passthrough滤波器对象 pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; // 设置输入点云数据源 pass.setInputCloud(cloud); // 设定沿'Z'轴进行过滤以及相应的数值界限 pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(-0.5, 1.0); // 执行实际的过滤动作并将输出存储于filtered_cloud变量里头 pass.filter(*filtered_cloud); std::cout<<"Original size:"<<cloud->size()<<std::endl; std::cout<<"Filtered size:"<<filtered_cloud->size()<<std::endl; return 0; } ``` 此外，在Python环境下也可以借助第三方模块轻松达成相同目的，正如引用材料四所示的例子那样采用了NumPy库来进行高效运算[^4]。 #### 总结 综上所述，无论是理论层面还是实践角度，我们都深入探讨了有关PCL框架下实施直通滤波的技术细节及其优势所在。它凭借直观易懂的工作机制成为众多开发者青睐的选择之一。 ---
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