PCL入门<二>点云的滤波

最新推荐文章于 2025-06-20 13:37:09 发布
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分类专栏： PCL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011021773/article/details/78124460
本文介绍了PCL库中点云滤波的基本应用，包括空间切割和圆形滤波。空间切割仅保留设定范围内的点，而圆形滤波则会忽略给定半径内点数量低于阈值的点。通过示例代码，展示了如何实现这两种滤波方法，并提到了是否显示被过滤点的选项。

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PCL官方给的filter示例实际上是一个空间切割，也就是只保留设定范围内的点，超出边界的就过滤掉了。直接看例子：

pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
  pass.setInputCloud (cloud);
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PCL学习笔记二PCL总览（过滤器）（更新中）
qq_42074056的博客
12-13 383
学习链接 PCL分为一下几个模块。 1.Fiters
PCL点云库入门——PCL库点云滤波算法之半径滤波（RadiusOutlierRemoval）
qq_36812406的博客
12-30 1692
半径滤波算法是一种基于局部邻域的点云数据滤波方法。它通过设定一个半径阈值来确定一个球形邻域，对于点云中的每一个点，算法会检查其邻域内与其他点的位置。如果邻域内的点与中心点的距离小于或等于设定的半径阈值，那么这些点将被保留；反之，如果距离大于半径阈值，则这些点将被移除。通过这种方式，半径滤波算法能够有效地去除噪声点，同时保留点云数据中的主要特征。该算法特别适用于需要去除离群点和噪声的场景，如地面点云数据的预处理。由于其简单高效的特点，半径滤波算法在点云数据处理中也得到了广泛的应用。
点云pcl库学习 官方demo示例教程 原理解析代码注释
05-08
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库， 它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构， 涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。 支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。 如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶， 那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式， 可以免费进行商业和学术应用。
PCL学习笔记——点云滤波（一）
直撞三千
03-27 1627
一. 直通滤波PassThrough 对指定某一维度直接进行筛选过滤，实际上是一个空间切割，也就是只保留设定范围内的点，超出边界的就过滤掉了。 代码如下： #include <iostream> #include <ctime> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h...
3D点云--滤波算法详解（Filtering）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-20 647
摘要：3D点云滤波算法用于去除噪声和冗余数据，同时保留几何特征。本文详解了6种经典算法：1) 统计滤波（基于邻域距离剔除离群点）；2) 半径滤波（按邻域密度过滤）；3) 体素滤波（下采样）；4) 高斯滤波（加权平滑）；5) 双边滤波（结合颜色/法线差异）；6) 直通滤波（坐标裁剪）。每种算法均附原理说明和Python/C++代码实现（基于PCL/Open3D）。对比表显示统计滤波适合激光雷达去噪，体素滤波适合高效下采样。建议根据场景组合使用，并通过可视化工具调参。（150字）
基于pcl的点云滤波
xranmail的博客
01-04 1173
C++版本： #include &lt;pcl/point_types.h&gt; #include &lt;pcl/filters/filter.h&gt; #include &lt;pcl/filters/statistical_outlier_removal.h&gt; #include &lt;pcl/filters/radius_outlier_removal.h&gt; #incl...
Python-pyntcloud是一个用于处理3D点云的Python库
08-10
pyntcloud is a Python library for working with 3D point clouds.
PCL点云库入门——PCL库点云滤波算法之统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）
qq_36812406的博客
01-01 1548
统计滤波算法是一种利用统计学原理对点云数据进行处理的方法。它主要通过计算点云中每个点的统计特性，如均值、方差等，来决定是否保留该点。算法首先会设定一个统计阈值，然后对点云中的每个点进行分析。如果一个点的统计特性与周围点的统计特性相差不大，即认为该点是可靠的，并将其保留；反之，如果一个点的统计特性与周围点相比差异较大，那么这个点可能是一个异常点或噪声点，算法会将其移除。通过这种方式，统计滤波算法能够有效地减少数据中的噪声和异常值，提高点云数据的质量。
PCL入门:点云滤波——直通滤波
qq_27193031的博客
03-21 967
直通滤波用于简单的在xyz轴上限定范围来进行滤波，多用于背景滤波的第一步。在z方向 0.1到100m的点进行了保留，其余点进行了滤除，图中红色为滤波后的点。
PCL点云库入门——PCL库点云滤波算法之直通滤波（PassThrough）和条件滤波（ConditionalRemoval）
qq_36812406的博客
12-25 2513
PCL点云库中的滤波算法是处理点云数据不可或缺的一部分，它们能够有效地去除噪声、提取特征或进行数据降维。例如，使用体素网格滤波（VoxelGrid）可以减少点云数据量，同时保留重要的形状特征。此外，统计滤波器（StatisticalOutlierRemoval）能够识别并移除离群点，这对于清理数据集中的异常值非常有用。
PCL点云库入门——PCL库点云滤波算法之体素滤波（VoxelGrid）
qq_36812406的博客
12-28 3006
体素滤波VoxelGrid算法是一种专门用于三维点云数据简化的有效方法。其核心思想是通过将三维空间划分为一系列等大的立方体单元，即体素（Voxel），来减少点云数据的密度。具体来说，算法首先设定一个体素的大小，这个大小决定了数据简化的程度。体素越大，保留的点云数据越少，数据简化程度越高；反之，体素越小，保留的点云数据越多，数据简化程度越低。然后，算法将原始的点云数据映射到这些体素中。对于每个体素，算法计算其内部所有点的质心（或平均位置），并将该质心点作为该体素的代表点。
PCL点云滤波函数
明夷TEC的博客
07-27 799
文章目录1 直通滤波器（粗处理，确定xy方向范围）：2 统计滤波器（去除离群点）：3 半径滤波器（去除离群点）：4 体素滤波器： 1 直通滤波器（粗处理，确定xy方向范围）： 如果使用线结构光扫描的方式采集点云，必然物体沿z向分布较广，但x,y向的分布处于有限范围内。此时可使用直通滤波器，确定点云在x或y方向上的范围，可较快剪除离群点，达到第一步粗处理的目的。 pcl::PassThroughpc...
点云学习----PCL点云滤波1-直通滤波
liuxiaojiangtobeno1的博客
05-07 2921
直通滤波：pcl::PassThrough类 过滤掉点云某个纬度下指定区域内（或者外）的点，用于消除背景等操作。 先来个自定义的点云数据滤波： #include <iostream> #include<pcl/point_types.h> #include<pcl/filters/passthrough.h> using namespace std; int main() { //定义一个点云对象和滤波后的点云对象 ...
PCL 的点云滤波
相忘于江湖的专栏
10-18 3594
PCL中的几种常见的点云滤波函数及其应用。
PCL学习——滤波
qq_52302919的博客
10-25 1425
使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量减少点云数据，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，PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内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更慢，但是对于采样点对应曲面的表示更为准确。原始点云中符合假设条件的激光点被视为正常点进行保留，反之，则视为噪声点并进行去除。
PCL学习六：Filtering-滤波
qq_42994487的博客
05-06 2145
PCL学习六：Filtering-滤波
【PCL学习】常用滤波器原理简介和使用
qq_34970873的博客
03-03 2222
本文简单介绍PCL中常用的filter。
pcl-filter-passthrough
红酒暖心不暖胃
04-21 5255
之前已经写过一篇讲pcl安装在Windows的博客，现在开始跟着官网的例子学习pcl。 pcl（point cloud library）是一个点云库，包括filter、feature等内容，现在开始从filter的第一个例子passthrough开始。 #include #include #include #include #include int main() { pcl::
用了pcl的地方， 程序直接崩溃 挂掉
zhangfenger的博客
08-19 2137
在程序里用了 pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(-1.2, 0);//保留或过滤z轴方向-1.2到0 pass.filter(*cloud_filt...
PCL与C++初学者指南：点云滤波编程实践
总结以上知识点，对于初学者来说，PCL提供了丰富的功能来处理点云数据，其中点云滤波是入门阶段的重要环节。通过编写和理解点云滤波代码，可以加深对PCL库的认识，并且提升实践技能。同时，掌握C++编程是学习PCL的...
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