点云滤波---条件滤波器

适用对象

滤除离群点的一种滤波方法。

工作原理

通过设定滤波条件进行滤波,删除点云中不符合用户指定的一个或多个条件的点。

PCL核心代码实现

//创建条件对象
pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond (new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ> ());
/*
//比较条件符号说明:
//GT greater than
//EQ equal
//LT less than
//GE greater than or equal
//LE less than or equal
*/
//添加比较条件1:z>0.0
range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0)));
//添加比较条件2:z<0.8
range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::ComparisonOps::LT, 0.8)));


pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;	//创建条件滤波器对象
condrem.setCondition (range_cond);				//设置条件
condrem.setInputCloud (cloud);					//设置输入点云
condrem.setKeepOrganized(true);					//设置保持点云的结构
condrem.filter (*cloud_filtered);				//执行滤波

condrem.setKeepOrganized( )详解:
设置受保持点云的结构。
有序点云执行滤波之后,希望仍然能够保持有序性
若设置为true,再通过setuserFilterValue设置一个指定的值,被滤除的点将会被用户指定的值代替。
若设置为true,没有通过setuserFilterValue设置一个指定的值,则用nan填充被滤除的点
若设置为false,则直接将滤除的点删除,从而可能改变点云的组织结构

完整代码将与半径滤波器一起给出。查看点云滤波—半径滤波器

参考资料

Removing outliers using a Conditional or RadiusOutlier removal

### CSF布料模拟滤波算法简介 CSF(Cloth Simulation Filter)是一种基于物理仿真的点云滤波方法,通过模仿布料在重力和其他外力作用下的行为来区分地面和非地面点。该方法特别适用于机载LiDAR点云数据的处理[^1]。 ### 准备工作 为了使用CSF算法,需先安装相应的软件包或库。Python环境中可以利用`pycsf`库实现这一目的: ```bash pip install pycsf ``` ### 数据预处理 确保输入的数据格式兼容于所使用的工具。通常情况下,机载LiDAR点云文件会以LAS/LAZ格式存储。可借助PDAL或者LAStools等开源工具读取并转换这些文件为适合进一步分析的形式,如ASCII文本文件或二进制格式。 ### 应用CSF算法 下面是一个简单的例子展示如何加载点云数据并对之应用CSF滤波器: ```python import numpy as np from pycsf import CSF # 假设已有一个numpy数组points表示(x, y, z)坐标 points = np.loadtxt('path_to_your_point_cloud_file.txt') # 创建CSF对象实例化 csf = CSF.CSF() # 设置参数 csf.params.bSloopSmooth = True # 开启斜坡平滑选项 csf.params.clothResolution = 0.5 # 设定网格分辨率 # 执行分类操作 ground_points_index = csf.classify(points) # 提取出地面点与其他类别分开保存 ground_points = points[ground_points_index] non_ground_points = points[np.logical_not(ground_points_index)] np.savetxt('output_ground_points.txt', ground_points) np.savetxt('output_non_ground_points.txt', non_ground_points) ``` 此段代码展示了基本的应用流程,实际项目中可能还需要调整更多参数以适应具体场景需求。 ### 参数调优建议 - `clothResolution`: 控制虚拟布料模型的空间划分粒度;较小值能提高精度但也增加计算成本。 - `bSloopSmooth`: 启用后有助于改善山体边缘等地形特征的表现效果。 - 其他高级设置项可根据官方文档探索尝试。
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