PointCloudLib 半径滤波器的使用 C++版本

最新推荐文章于 2024-10-13 17:38:50 发布

黄晓魚

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分类专栏： halcon3d PCL点云处理深度神经网络点云处理 PCL库 Open3D库 Point++模型使用文章标签：算法 PCL 点云处理平面 c++ 图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linux_huangyu/article/details/140644090

halcon3d PCL点云处理深度神经网络同时被 2 个专栏收录

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测试效果

算法简介

PCL（Point Cloud Library，点云库）中的半径滤波器是一种常用的点云处理算法，主要用于去除噪声和不必要的点云数据，提高点云数据的质量和准确性。

PCL半径滤波器的原理相对直接，它通过在点云数据中为每个点设定一个特定半径的球形区域，并统计该区域内邻近点的数量。如果某个点周围的邻近点数量少于设定的阈值，则认为该点为噪声点或异常点，并将其从点云中删除。这种方法可以有效地去除单个的离群点，同时保持点云的主体结构。

测试代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/time.h>
#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>//半径滤波器
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

using namespace std

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半径滤波器（附PCL库的C++代码）

qq_35635374的博客

08-20

1560

认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对半径滤波器做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。

PCL 最小点数约束的改进半径滤波（C++详细过程版）

点云侠的博客

01-20

878

PCL实现的最小点数约束的改进半径滤波，相较于原始算法，效率提高了十数倍。

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滤波——半径滤波

moyuer1的博客

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1170

pcl半径滤波

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

weixin_71719718的博客

01-18

2634

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。

10种常用的滤波算法(C代码)

04-07

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差 2、中位值滤波法 A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值 B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜 3、算术平均滤波法 A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低 N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4 B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动 C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N 每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统 C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM 6、限幅平均滤波法 A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理 B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点：比较浪费RAM 7、一阶滞后滤波法 A、方法：取a=0~1 本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合 C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号 8、加权递推平均滤波法 A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低 B、优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统 C、缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差 9、消抖滤波法 A、方法：设置一个滤波计数器将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零如果采样值当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出) 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器 B、优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果, 可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动 C、缺点：对于快速变化的参数不宜如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统 10、限幅消抖滤波法 A、方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖 B、优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C、缺点：对于快速变化的参数不宜

PointCloudLib 点云半径滤波实现 C++版本

linux_huangyu的博客

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介绍五中点云滤波方法：直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、条件滤波器、半径滤波器_条件_点云_直通

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半径滤波器

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