PCL体素滤波器【2024最新版】

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分类专栏： PCL学习 文章标签： 算法 filter 计算机视觉 c++ 3d
于 2020-06-08 20:54:03 首次发布
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本文详细介绍了PCL库中的VoxelGrid和ApproximateVoxelGrid两种体素滤波器，用于减少点云数据量的同时保持其几何特征。VoxelGrid通过计算体素重心来近似表示点云，而ApproximateVoxelGrid利用哈希函数快速计算体素中心。文章还提供了代码实现和结果展示。

体素滤波器

在这里插入图片描述

本文由优快云点云侠原创，原文链接，首发于：2020年6月8日。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月16日。

一、算法原理

  点云几何结构 不仅是宏观的几何外形，也包括其微观的排列方式，比如横向相似的尺寸，纵向相同的距离。如果使用高分辨率相机等设备对点云进行采集，往往点云会较为密集。 过多的点云数量会对后续分割工作带来困难。体素格滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能。
   随机下采样虽然效率比体素滤波器高，但会破坏点云微观结构。 使用体素化网格方法实现下采样，即可以减少点的数量 又能保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用。

1、VoxelGrid

  

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体素滤波（Voxel Grid Filter） 是一种常用的点云降采样方法。它通过将点云划分为固定大小的三维网格（体素），然后用每个体素内的点的代表值（如质心）来代替体素内的所有点，从而达到减少点云数据量的目的。
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本文详细介绍了PCL中的两种体素滤波器：VoxelGrid和ApproximateVoxelGrid。VoxelGrid通过计算体素内所有点的几何中心进行降采样，精度高但计算量较大；ApproximateVoxelGrid则采用首个进入体素的点作为代表，速度快但精度稍低。文章从原理、API使用到实际案例演示了两种滤波器的实现方法，包括设置体素尺寸、输入输出处理等关键步骤。通过性能对比表（VoxelGrid精度高适合精确建模，ApproximateVoxelGrid效率高适合实时处理）和代码示例（包含点云可视
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点云处理是计算机视觉和三维成像领域的一项关键技术，它通过分析由激光雷达（LiDAR）、结构光、立体视觉等技术获取的三维数据点集，实现物体表面形状的重建、特征提取、物体识别等任务。PCL（Point Cloud Library）是一个开源的高性能库，广泛应用于机器人、增强现实、地理信息系统和计算机视觉等多个领域。在点云处理领域，PCL提供了从数据获取、滤波、分割、表面重建到物体识别等一系列强大的工具和算法，使得点云数据的处理变得更为高效和精确。
pcl::VoxelGrid＜PointXYZL＞体素网格滤波常用函数功能和用法
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它特别适用于理解点云处理的基本概念，如体素网格滤波，以及如何在 PCL 中进行点云的可视化。通过增加体素大小，可以更明显地看到滤波对点云造成的影响，从而更容易地比较滤波前后点云的差异。该程序是一个完整的 C++ 示例，用于演示如何使用 PCL (Point Cloud Library) 创建一个随机点云，应用体素网格滤波进行降采样，并使用 PCL 的可视化工具来显示滤波前后的点云。这些函数的组合使用可以实现对点云的有效降采样，即减少点云中的点的数量，同时尽可能地保持其结构和形状。
【PCL】VoxelGrid滤波器下采样
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VoxelGrid滤波器是用实现下采样的一种常用滤波方法，这里重点学习。是在保持点云形状的同时减少点云中点的数量；是通过创建三维体素栅格，用每个体素中所有点的重心来近似表示体素中的其他点，来实现下采样。（与体素中心不同，VoxelGrid是用的体素重心，比体素中心法速度慢但准确率高）
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通过使用PCL的体素滤波功能，我们可以方便地对点云数据进行处理，为后续的点云分析和应用提供了强大的基础工具。体素滤波是一种基于体素格子的降采样方法，通过将点云数据划分为多个体素格子，并在每个格子中只保留一个代表性的点，从而实现数据的降采样。计算每个格子中的代表性点：对于每个格子，根据其中的点云数据计算一个代表性的点。输出降采样后的点云数据：将每个格子中的代表性点集合起来，形成降采样后的点云数据。将点云数据分配到对应的格子中：遍历输入的点云数据，将每个点分配到对应的格子中。，并填充了相应的点云数据。
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体素滤波器是一种下采样的滤波器，它的作用是使用体素化方法减少点云数量，采用体素格中接近中心点的点替代体素内的所有点云，这种方法比直接使用中心点要慢，但是更加精确。这种方式即减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用。
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体素滤波和下采样滤波是一样的，对于点云只不过创建一个三维的体素格栅，用每个体素的重心近似体素中的其他的点。
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体素滤波器（下采样）： 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 （1）它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立方体，然后根据设定的分辨率，将该大 立方体分割成不同的小立方体。对于每一个小立方体内的点，计算他们的质心，并用该质心的坐标来近似该立方体内的若干点。 （2）ApproximateVoxelGrid的不同在于这种方法是利用每一个小立方体的中心来近似该立方体
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将整体点云体素化为一个三维体素栅格，使用每个体素栅格的近似代表该体素块。（1）对点云按照输入的立方体进行体素化处理，将所有的点云点分布进一个一个的小体素块中。（2）计算每个体素块的（注意要区别于体素滤波计算中心点）。（3）所有计算出的体素块质心点组成组成新的点云点，合并得到最终结果。如何理解体素化：如下图，将整体点云体素化为多个小体素块，用一个个正方形的小块代表该范围内的点云。
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为充分了解体素滤波算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。
PCL体素滤波器（下采样）：
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
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体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 （1）它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立方体，然后根据设定的分辨率，将该立方体分割成不同的小立方体。类似于octree里的立方体划分，对于每一个小立方体内的点，计算他们的质心（重心），并用该质心的坐标来近似该立方体内的若干点。 （2）ApproximateVoxelGrid的不同在于这种方法是利用每一个小立方体的中心
体素滤波器
twnkie的博客
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过多的点云数量会对后续分割工作带来论困难。体素网格滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能。使用体素网格方法下实现采样，即可减少点的数量，又能保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法中非常实用。VoxelGrid类是通过输入的点云创建一个三维体素格栅，用每个体素内用体素中所有的点的重心来近似显示体素中的其他点，这样体素内的所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心逼近的方法慢，但是对于采样点对应的曲面表示更为准确。
PCL 1.7.1版本源码分析及点云处理能力介绍
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