点云离群点的移除

最新推荐文章于 2025-05-28 21:59:22 发布

马少爷

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分类专栏：三维视觉文章标签：算法人工智能计算机视觉

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文章介绍了使用PCL库进行离群点移除的三种方法：统计学移除法通过设置平均距离和标准差阈值来识别并删除离群点；半径移除法则依据点的邻近点数量来决定保留与否；条件移除法则基于点的特定字段（如Z坐标）设定范围条件来过滤点云数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

离群点的移除
统计学移除法
在这里插入图片描述

// 创建过滤器，每个点分析计算时考虑的最近邻居个数为50个；
// 设置标准差阈值为1，这意味着所有距离查询点的平均距离的标准偏差均大于1个标准偏差的所有点都将被标记为离群值并删除。
// 计算输出并将其存储在cloud_filtered中

// 创建滤波对象
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud (cloud);
// 设置平均距离估计的最近邻居的数量K
sor.setMeanK (50);
// 设置标准差阈值系数，值越小，滤波效果越强
sor.setStddevMulThresh (1.0);
// sor.setNegative(True); 滤波器取反
// 执行过滤
sor.filter (*cloud_filtered);

条件移除法
半径移除法：指定半径内续有n个邻点才保留，否则移除

pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem;
// build the filter
outrem.setInputCloud(cloud);
outrem.setRadiusSearch(0.4);
outrem.setMinNeighborsInRadius(2);
// apply filter
outrem.filter(*cloud_filtered);

条件移除法:

// build the condition 或的写法：pcl::ConditionOr<pcl::PointXYZ>::Ptr
pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>());
// GT大于0 小于0.8 的范围内的点 保留
range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0)));
range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 0.8)));
// build the filter
pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;
condrem.setCondition(range_cond);
condrem.setInputCloud(cloud);
condrem.setKeepOrganized(true);
// apply filter
condrem.filter(*cloud_filtered);