PCL点云处理之基于高程的粗糙度计算(一百)

本文介绍了PCL点云处理中基于高程的粗糙度计算,该特征在点云识别中起到重要作用,尤其适用于点云分割。通过查看代码和结果,可以理解粗糙度如何反映点云表面的光滑程度。示例代码展示了计算过程,结果显示道路的粗糙度低于绿化带和树木,颜色变化揭示了粗糙度的差异。

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PCL点云处理之基于高程的粗糙度计算(一百)

一、算法介绍

在这里插入图片描述

点云粗糙度是点云的一项重要的局部特征,粗糙度顾名思义,可以理解为点云表面的光滑程度,在点云识别方面,无论是人工设计阈值分割,还是机器学习分类,粗糙度都可以作为重要特征,计算原理很简单,看代码就可以。效果如上图,很明显在道路的粗糙度小于绿化带和树木(这里颜色由蓝到红即表示对应点云的粗糙度由小到大)。

二、具体实现

1.代码

代码如下(示例):

#include <iostream>
#include <thread>
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