VoxelGrid.hpp

最新推荐文章于 2024-07-17 14:51:08 发布
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分类专栏： PCL点云处理 多视角线扫成像/点云处理/机械臂抓取
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kangjielearning/article/details/111461947
本文详细介绍了VoxelGrid数据结构，它是三维空间中的一种格子化表示方法，常用于点云处理、3D重建等领域。通过VoxelGrid，可以高效地对大量三维点进行降采样和数据压缩。文章探讨了VoxelGrid的实现原理，包括如何构建网格、点云数据如何映射到网格中以及优化技巧，同时展示了VoxelGrid在实时传感器数据处理和路径规划中的关键作用。

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// Software License Agreement (BSD License)

#ifndef PCL_FILTERS_IMPL_VOXEL_GRID_H_//防止头文件的重复包含和编译
#define PCL_FILTERS_IMPL_VOXEL_GRID_H_

#include <pcl/common/centroid.h>//形心
#include <pcl/common/common.h>
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使用最坏情况的常规MSD基数排序算法 - Boost.Sort模块示例
Book_Sea的博客
08-28 121
在数据处理中基数排序是一种非常有效的算法。为了提高基数排序的效率，我们可以采用最坏情况的常规MSD（most significant digit，即最高位）基数排序算法来进行优化。Boost.Sort模块是一个C++库，它提供了实现这种算法的代码。当你需要对大型数据集进行排序时，最坏情况的常规MSD基数排序是一种非常有效的算法。它可以确保在任何情况下都能达到O(n log n)的时间复杂度，并且不需要占用过多的内存空间。因为这个函数支持任何整数类型，所以你可以使用它来排序任何类型的数据。
voxel_grid_large.zip
09-01
在使用PCL的voxelgrid filter时，若点云过大，而设置的voxel比较小，可能会导致voxel的数量超过int32的上限，从而会出现警告：“Leaf size is too small for the input dataset”。本代码可以解决这个问题。
基于正态分布的点云离群点检测算法和基于VoxelGrid的点云下采样算法的完整版（C++实现）
pcb931126的博客
10-03 1648
/*------------------------------------- 1.基于正态分布的点云离群点检测算法 2.基于VoxelGrid的点云下采样算法 3.作者：pcb 4.日期：2018.10.3 --------------------------------------*/ #include &lt;iostream&gt; #include &lt;fstream&gt; #i...
VoxelGrid 滤波器
言午日月
05-27 484
// // Created by xuming on 21-5-27. // #include <iostream> #include <pcl-1.11/pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl-1.11/pcl/point_types.h> #include <pcl-1.11/pcl/filters/voxel_grid.h> #include<eigen3/Eigen/Core> /*! * 使用 VoxelGr
voxel安装2
weixin_30500105的博客
08-17 157
视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=khWOLOL2SzA 1.创建package.json npm init 2.初始化voxel-engine npm install voxel-engine --save-dev 3. //browserify index.js -o bundle.js//npm insta...
PCL下采样(VoxelGrid(体素栅格))
mr_fangf的博客
07-17 843
点云数据中总会出现点分布不均匀的情况，可以通过下采样来使得点数据分别更平均，有利于曲面重构等后续处理，PCL自带的VoxelGrid(体素栅格)可以很好的完成这一任务，主要就是创建一个三维体素栅格(就是每个比较小的立方体组成的体素栅格)。在每个体素(三维立方体)里面，求取该立方体内的所有点云重心点来代表这个立方体的表示，以此达到下采样的目的。
使用 pcl::VoxelGrid报错In template: type ‘detail::CopyPointHelper＜PointXYZ, PointXYZ＞‘ does not provide
苏凯的博客
06-13 986
In template: type 'detail::CopyPointHelper' does not provide a call operator error occurred here in instantiation of function template specialization 'pcl::copyPoint' requested here in instantiation of func
在qt中运行以下程序提示报错 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/common/time.h> //计时 #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> // 模型系数 #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> // 分割模型类型 #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> // RANSAC #include <pcl/filters/model_outlier_removal.h> // 模型滤波器 #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> // 可视化 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/sample_consensus/sac_model_cylinder.h> // 圆柱 #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/common/pca.h> #include <pcl/sample_consensus/ransac.h> // RANSAC #include <pcl/search/kdtree.h> // KDtree搜索 #include <pcl/features/normal_3d.h> // 法线估计 #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> #include <pcl/segmentation/region_growing.h> //区域生长 #include <pcl/common/angles.h> #include <pcl/search/search.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h> #include <pcl/filters/crop_box.h> #include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h> #include <pcl/sample_consensus/sac_model_circle3d.h> // 拟合3D圆 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/common/common.h> #include<pcl/octree/octree.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/core/core_c.h> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/calib3d.hpp> #include <opencv2/core/eigen.hpp> #include "EuclideanCluster.h" #include <pcl/console/time.h> // 控制台计算时间 #include <QApplication> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; using pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField; using pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom; typedef struct Point3D { Mat_<double> mat1 ; float angle; }; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr Voxel_Grid_Filtering(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &cloud,int numb
最新发布
03-19
#include <pcl/filters/voxel_grid.h> ``` 4. **动态库路径配置** - 在QT Creator中添加运行时库路径： ``` Projects → Build Environment → 添加： LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH ```...
使用VoxelGrid滤波器对点云降采样，并使用PCLVisulizer进行显示
Bryan要加油
10-14 5218
#include #include #include #include #include #include #include int user_data; void viewerOneOff(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer) { viewer.setBackgroundColor(1.0, 0.5, 1.0); pcl::Po
def point_cloud_to_voxel(point_cloud, voxel_resolution): voxel_grid = np.zeros(voxel_resolution, dtype=np.int32)转换为c++代码
09-23
if (x >= 0 && x < voxel_grid.cols && y >= 0 && y < voxel_grid.rows && z >= 0 && z < voxel_grid.depth()) { voxel_grid.at(z, y, x)++; } } return voxel_grid.reshape(1); // 返回一维向量便于后续操作 ...
.hpp文件_代码解析之grid_map库grid_map_core工程（一）——GridMapMath文件
weixin_39946327的博客
11-24 291
做占用栅格地图的话，相对于ROS中采用的costmap_2d，本文介绍的grid_map库的兼容性更强。本文主要记录我对grid_map_core/GridMapMath.cpp的理解。grid_map库​github.comGridMapMath.cpp比较底层的描述了在世界坐标系中建图和在内存（二维环形缓冲区）中对应存储的变换关系。该文件中使用了4个坐标系：世界坐标系（world，唯一固定，X...
cartographer源码分析(23)-sensor-voxel_filter.h
slamcode的博客
07-27 2689
文件:sensor/voxel_filter.h
PCL(5)点云聚类 之 VoxelGrid体素采样与ApproximateVoxelGrid体素采样
qq_42827488的博客
01-12 2303
1 区别 1.1 原理 VoxelGrid体素采样,对点云进行体素化，创建一个三维体素栅格。在每个体素里面，求取该立方体内的所有点云重心点来代表这个立方体的表示，以此达到下采样的目的。 ApproximateVoxelGrid体素采样,对点云用每个体素栅格的中心点来近似该体素内的点，提升了速度，但是也损失了原始点云的局部形态精细度。 1.2 引用 1、VoxelGrid体素采样引入头文件： #include <pcl/filters/voxel_grid.h> Approximat
PCL中NDT（Normal Distributions Transform）论文及源码解析
w4c4dwsz的博客
03-05 1827
PCL中NDT（Normal Distributions Transform）论文及源码解析 PCL库中NDT模块代码结构如下 分成两部分，其中ndt.hpp中实现了ndt算法的配准过程：计算点所在概率函数及其梯度，并实现高斯牛顿法的最优化求解过程。另一部分voxel_grid_covariance.hpp实现了一个基于体素率波器的正交分布变换，实现了将离散的点云转换为连续的地图。这一过程也被成为NDT（Normal Distributions Transform...
一文详解NDT算法实现
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨paopaoslam来源丨泡泡机器人SLAM、PCL源码编辑丨玉玺、lionheart摘要 NDT(Normal-D...
使用boost::sort实现的位整数排序示例
pytorchCode的博客
08-30 149
在上述代码中，我们首先定义了一个包含8个无序整数的向量data，然后调用boost::sort::spreadsort::integer_sort函数对其进行排序。使用spreadsort算法可以在处理大数据时获得更高的效率，相比于传统的排序算法，其速度更快、消耗的内存更少。需要注意的是，为了能够使用boost::sort模块，我们需要在编译和链接时添加相应的boost库。本文将介绍如何使用boost::sort模块实现一种高效的位整数排序算法——spreadsort，并附上相应的源代码。
PCL voxelgrid实现
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
08-20 1947
体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 （1）它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立方体，然后根据设定的分辨率，将该立方体分割成不同的小立方体。类似于octree里的立方体划分，对于每一个小立方体内的点，计算他们的质心（重心），并用该质心的坐标来近似该立方体内的若干点。 （2）ApproximateVoxelGrid的不同在于这种方法是利用每一个小立方体的中心来
ICP算法手写实现（C++和python）
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采用C++实现ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法，借助了PCL库实现点云基本变换、KD-tree以及可视化部分，核心迭代部分没有调用PCL的api。代码在KD-tree搜索部分采用了openmp加速优化，在适当的数据集下运行速度能超过PCL自带的ICP算法配准api。 ICP算法的原理和推导，网上有很多，在此不赘述。下面链接是我觉得讲的比较详细的，可以参考： 三维点云配准 – ICP 算法原理及推导 ICP算法公式推导和PCL源码解析 另外，本文的代码实现过程还参考了：
open3D源码解读第四篇
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