PointCloudLib 点云半径滤波实现 C++版本

本文介绍了点云半径滤波的原理和C++实现过程,通过设定搜索半径和邻域点数阈值,实现点云的平滑处理和离群点去除。算法简单有效,但效果依赖于参数设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

0.展示效果

滤波之前

1.算法原理

半径滤波原理非常直观,主要用于平滑三维点云数据并去除离群点。

  1. 设定搜索半径:首先,为每个点设定一个搜索半径r。这个半径定义了该点周围的一个球形区域。
  2. 计算邻域点数:接着,计算每个点在其搜索半径r内的邻近点的数量。
  3. 判断与过滤:根据设定的近邻点个数阈值m,判断该点是否应保留。如果搜索半径r内的邻近点数量大于或等于m,则该点被保留;否则,该点被视为离群点并被删除。

举个例子,假设我们设定了搜索半径r为某个值,并设定近邻点个数阈值m为2。那么,对于点云中的每个点,如果其周围r范围内的邻近点数量少于2个,这个点就会被视为离群点并被删除。

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