PCL体素滤波+直通滤波+显示原始点云、经过体素滤波后天运和经过直通滤波后点云

lcrdadas

已于 2023-11-25 15:51:46 修改

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文章标签： c++ opencv

于 2023-11-25 15:06:06 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lcrdadas/article/details/134614923

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文章详细介绍了使用C++和PCL进行点云体素滤波和直通滤波的过程，包括代码实现和可视化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于C++PCL官方文档改进。官方文档：Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation (pcl.readthedocs.io)

代码对原始点云进行体素滤波处理，再对经过体素滤波处理的点云进行直通滤波处理。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.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 cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("voxel_grid_filter");
	//v1 v2是视窗标识符
	int v1(1);
	int v2(2);
	int v3(3);
	//createViewPort 参数是 double xmin, double ymin, double xmax, double ymax, int &viewport
	viewer.createViewPort(0, 0, 0.33, 1, v1);
	viewer.createViewPort(0.33, 0, 0.66, 1, v2);
	viewer.createViewPort(0.66, 0, 1, 1, v3);
	pcl::PCDReader reader;
	// 此处代码替换为你自己的pcd文件路径
	reader.read("C://Users//l'c'r//Desktop//fangkuaipipei.pcd", *cloud); // Remember to download the file first!

	std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height
		<< " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl;

	//体素滤波
	pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
	//设置输入点云
	sor.setInputCloud(cloud);
	sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);//设置滤波时创建的体素体积为1 cm3的立方体
	sor.filter(*cloud_filtered);

	std::cerr << "PointCloud after VoxelGrid filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height
		<< " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl;
	//直通滤波
	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
	pass.setInputCloud(cloud_filtered);            //设置输入点云
	pass.setFilterFieldName("y");         //设置过滤时所需要点云类型的y字段  x y z都可选
	pass.setFilterLimits(-0.2, 0.15);        //设置在过滤字段的范围
	//pass.setFilterLimitsNegative (true);   //默认为false，保存限制范围内点云.true时候是相反。
	pass.filter(*cloud_filtered1);            //执行滤波，保存过滤结果在cloud_filter
	std::cerr << "VoxelGrid PointCloud after PassThrough filtering: " << cloud_filtered1->width * cloud_filtered1->height
		<< " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered1) << ")." << std::endl;
	viewer.addPointCloud(cloud, "cloud", v1);
	viewer.addPointCloud(cloud_filtered, "cloud_filtered", v2);
	viewer.addPointCloud(cloud_filtered1, "cloud_filtered1", v3);
	while (!viewer.wasStopped())
	{
		viewer.spinOnce();
	}
	return (0);
}

结果如图所示