PCL库学习（1）_离群点滤波

本篇主讲在用VS2012成功配置PCL1.7.2环境后，对table_scene点云进行离群点移除并可视化显示。
首先参照《PCL点云库学习教程》使用Statistical OutlierRemove滤波器移除离群点程序，代码详见如下：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.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>);
  // 填入点云数据
  pcl::PCDReader reader;
  // 把路径改为自己存放文件的路径
  reader.read<pcl::PointXYZ> ("E:/PCLcode/PCLtest/table_scene_lms400.pcd", *cloud);//note：此处是PCD文件的绝对路径，最好放在此工程同一目录下
  std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
  std::cerr << *cloud << std::endl;
  // 创建滤波器对象
  pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
  sor.setInputCloud (cloud);//设置待滤波的点云
  sor.setMeanK (50);//设置在进行统计时考虑查询点邻近点数
  sor.setStddevMulThresh (1.0);//设置判断是否为离群的的阈值
  sor.filter (*cloud_filtered);//执行滤波处理，保存内点到cloud_filtered
  std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
  std::cerr << *cloud_filtered << std::endl;
  //剩下的数据（内部点）将被存入磁盘
  pcl::PCDWriter writer;
  writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_inliers.pcd", *cloud_filtered, false);
  //使用同样的参数，再次调用该滤波器，但是使用函数setNegative设置输出取外点，以获取离群点数据
  sor.setNegative (true);
  sor.filter (*cloud_filtered);
  writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud_filtered, false);//将数据写回到磁盘
  system("pause");
  return (0);

}

执行成功后，在release下编译后，在release文件夹下会生成两个PCD文件：table_scene_lms400_inliers.pcd与table_scene_lms400_outliers.pcd，随后，采用简单可视化类cloud_viewer（不支持多线程）直接对点云可视化。

可视化代码如下：

#include<iostream> 
#include<pcl\point_cloud.h> 
#include<pcl\point_types.h> 
#include<pcl\io\io.h> 
#include<pcl\io\pcd_io.h> 
#include<pcl\visualization\cloud_viewer.h> 
using namespace std;
void 
viewerOneOff (pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer)
{
    viewer.setBackgroundColor (1.0, 0.5, 1.0);//设置背景颜色  
}
int main()
{ 
    /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud1(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>);
    pcl::io::loadPCDFile("E:/PCLcode/PCLtest/table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud1); //加载想要显示的点云文件 
    pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");//创建viewer对象 
    //blocks until the cloud is actually rendered 
    viewer.showCloud(cloud1);//将pcb与viewer对象联系起来
    viewer.runOnVisualizationThreadOnce (viewerOneOff);
    while (!viewer.wasStopped())//要想让自己所创窗口一直显示，则加上 <code>while (!viewer.wasStopped()){ };</code>即可.
    {
    }
    return 0;

}

通过以上操作，成功对table_scene进行去除离群点，并可视化直观显示。

图1 table_scene.pcd文件显示结果（没有去除离群点）

图2 table_scene_lms400_inliers.pcd（内点，已去除离群点）

图3 table_scene_lms400_outliers.pcd（离群点）