Leaf size is too small for the input dataset. PCL Voxel Grid 问题

最新推荐文章于 2024-12-05 10:54:29 发布

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本文探讨了PCL中VoxelGrid进行点云降采样时遇到的leafsize设置过小导致整数索引溢出问题。通过调整leafsize大小、分割点云或采用OctreeVoxelGridFilter替代，有效解决了这一常见错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用PCL中的Voxel Grid进行点云降采样等操作时，可能会出现如下问题：

[pcl::VoxelGrid::applyFilter] Leaf size is too small for the input dataset. Integer indices would overflow
这往往是因为输入点云的尺寸过大，而leaf size太小，导致voxel indices数目不足以记录所有的voxels，导致溢出

出错的代码如下

//------------------------ Sample ---------------------------------------------
cout << "cloud size " << cloud->size() << endl;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (cloud->size() > 10000)
{
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
    sor.setInputCloud(cloud);
    sor.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f);
    sor.filter(*cloud_filtered);
}
cout <<endl<< "filtered cloud size" << cloud_filtered->size()<<endl;

输出：

可以看出点云并没有被降采样，integer indices溢出这也许是PCL indices类型定义的问题，但如果要改类型定义可能比较麻烦

解决方案：
1. 如果没有特殊要求，直接加大leaf size即可，如上代码将0.1f改为10.0f即可正确运行
2. 如果leaf size有要求，可以考虑将初始点云分割成几个部分，分别进行voxel grid操作
3. 如果初始点云不方便分割，可以考虑使用 OctreeVoxelGridFilter 代替，详细用法可以参考PCL官网及论坛

测试点云可以查看，musematics的资源-点云测试数据（不平整平面）
https://download.youkuaiyun.com/download/rocachilles/10974763