【PCL】教程 resample.cpp pcl::MovingLeastSquares平滑点云数据

最新推荐文章于 2025-04-24 21:13:01 发布

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#算法

代码展示了如何使用PCL库对点云数据bun0.pcd进行平滑处理，通过移动最小二乘法生成法线并保存为bun0-mls.pcd，提升数据质量和应用在三维处理等领域。

[done, 416.514 ms : 397 points]
Available dimensions: x y z normal_x normal_y normal_z curvature

bun0.pcd

[done, 609.814 ms : 397 points]
Available dimensions: x y z normal_x normal_y normal_z curvature

bun0-mls.pcd

这段代码演示了如何使用PCL（Point Cloud Library，点云库）对点云数据进行平滑处理。主要步骤如下：

包含必要的头文件，用于点云处理、文件输入输出、搜索结构的建立以及表面平滑。
定义主函数main()。
加载点云文件到pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr对象，这里假定文件名为"bun0.pcd"，这是一个常见的测试文件。
创建一个KD树（pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>），用于之后的邻域搜索。
创建一个pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>对象，用于存储平滑后带有法线信息的点云数据。
使用pcl::MovingLeastSquares类创建一个平滑处理的对象mls，输入点云类型为pcl::PointXYZ，输出点云类型为pcl::PointNormal。
设置mls对象的参数：

计算法线：mls.setComputeNormals(true);
输入点云：mls.setInputCloud(cloud);
设置多项式阶数：mls.setPolynomialOrder(2);，这里选择2阶多项式。
设置搜索方法：mls.setSearchMethod(tree);，使用之前创建的KD树。
设置搜索半径：mls.setSearchRadius(0.03);，这决定了平滑处理的局部邻域大小。

进行平滑处理：mls.process(mls_points);，处理结果存储在mls_points中。

将处理后的点云数据保存到文件"bun0-mls.pcd"。

总结而言，这段代码通过移动最小二乘法，对输入的点云数据"bun0.pcd"进行平滑处理，并将平滑后带有法线信息的点云数据保存为"bun0-mls.pcd"。这种处理方法在点云数据的降噪、特征保持等方面非常有用。

#include <pcl/point_types.h> // 引入PCL库中定义的点类型
#include <pcl/io/pcd_io.h> // 引入PCL库中的PCD文件输入输出功能
#include <pcl/search/kdtree.h> // 引入PCL库中对KD树搜索的支持
#include <pcl/surface/mls.h> // 引入PCL库中的移动最小二乘表面平滑方法(MLS)


int
main ()
{
  // 加载输入文件到一个适当类型的点云中
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
  // 加载bun0.pcd文件 - 此文件应与PCL档案一起提供在测试中
  pcl::io::loadPCDFile ("bun0.pcd", *cloud);


  // 创建一个KD树
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);


  // 输出的点类型是PointNormal，用于存储由MLS计算得到的法线
  pcl::PointCloud<pcl::PointNormal> mls_points;


  // 初始化对象（第二个点类型是法线，即使未使用）
  pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointNormal> mls;
 
  mls.setComputeNormals (true); // 设置计算法线


  // 设置参数
  mls.setInputCloud (cloud); // 设置输入点云
  mls.setPolynomialOrder (2); // 设置多项式的阶数
  mls.setSearchMethod (tree); // 设置搜索方法为KD树
  mls.setSearchRadius (0.03); // 设置搜索半径


  // 重构
  mls.process (mls_points); // 执行MLS表面平滑算法


  // 保存输出
  pcl::io::savePCDFile ("bun0-mls.pcd", mls_points); // 保存平滑处理后的点云
}

代码是一个使用PCL（Point Cloud Library）库进行点云表面平滑处理的示例。它主要通过移动最小二乘（Moving Least Squares, MLS）方法对点云数据进行平滑处理，以提高数据质量。过程包括加载点云文件、创建KD树以优化搜索过程、设置MLS算法参数、执行平滑处理、并将处理后的结果保存到新的PCD文件中。这种表面平滑处理在三维数据处理、三维重建和视觉特效等领域有广泛的应用。

pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointNormal> mls;