PCL立方体裁剪（crop_box）

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分类专栏： PCL 文章标签： 算法 c++ 3d
于 2024-07-29 15:36:27 首次发布
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PCL专栏目录及须知-优快云博客

1.原理

即使用一个AABB盒，去裁剪位于立方体内部/外部的点云。

（1）定义AABB盒。

（2）使用该盒子裁剪点云，得到结果点云。

2.使用场景

当你需要用立方体裁剪点云的时候。多用在实际工作中三维情况下的框选。

3.注意事项

立方体裁剪可裁剪得到立方体的内部点和外部点。

4.关键函数

（1）是否保留删除点的索引，false为保留删除点的索引，true为不保留删除点的索引。

setKeepOrganized()

（2）设置被过滤的点不被删除的情况下，给其均赋予新值；与setKeepOrganized()联动使用。

setUserFilterValue()

（3）提取AABB包围盒内、外的点。

在使用立方体裁剪后，保存其索引，使用

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PCL CropBox 过滤给定立方体内的点云数据
纵马踏花向自由
10-01 605
PCL 中的 CropBox 滤波器是一种用于在三维空间中从点云数据中提取或去除给定立方体区域内或外部点的过滤器。通过定义一个轴对齐的立方体包围盒，可以有效地过滤出位于包围盒内的点云。
PCL：实现CropBox过滤给定立方体内的点云数据（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-06 838
PCL：实现CropBox过滤给定立方体内的点云数据（附完整源码）
第 6 章：PCL CropBox（裁剪盒滤波器）
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yumeiguo的博客
04-24 53
📦 它就像是在点云中画出一个“透明立方体”，然后“留下盒子里的点”。用于从大范围点云中快速提取局部感兴趣区域（如人的头部、车辆等）；用户设定一个裁剪盒（用最小点与最大点的 XYZ 表示）；，保留盒子内部的点，也可以反向操作剔除盒子内部的点。常用于自动驾驶、SLAM 等场景的前处理。可设置是否反向保留、是否变换到特定坐标系。提取指定区域内的点（ROI 区域）；对每个点判断是否在该立方体内；，则会留下外部点而去除内部点。符合条件的点保留，其他剔除；的一种非常高效的滤波方法。剩余点构成一个空间立方体；
PCL点云裁剪CropBox
叶子的博客
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PCL点云裁剪CropBox，本专栏将长期更新C++ PCL常见函数使用方法。
PCL ——CropBox filter 过滤 使用 box 切割
q610098308的专栏
11-16 2439
有时间我们希望可以去掉一些位置的噪点，或者只取一个位置的点云；可以方便的使用 box 进行过滤，可选择；
PCL ——CropBox 过滤掉用户给定立方体内的点云数据
易水向西的博客
08-23 8591
最近开始学习PCL，博客写作存档学习。 //PCL CropBox 过滤掉用户给定立方体内的点云数据 #include <iostream> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/vis
[python][pcl]python-pcl案例之cropbox操作
FL1623863129的博客
04-21 689
测试环境：代码：import pcltx = 0ty = 0tz = 0rx = 0ry = 0rz = 0minz = 2mins = 0maxx = 3.5maxy = 3.5maxz = 3maxs = 0# if(!# }else{# }main()
PCL三维立方体裁剪点云(box_clipper3D)
xhm01291212的博客
07-26 512
注：若要使用pcl的立方体裁剪功能，不推荐使用本类（操作复杂）。使用crop_box类亦可得到同样的计算结果。
立方体裁剪滤波
twnkie的博客
10-20 545
目录1 基本功能2 使用步骤3 代码示例是点云库（PCL）中的一个滤波器，用于裁剪或过滤出给定立方体范围内的点云数据。以下是对的详细解释：允许用户指定一个立方体裁剪框（即定义一个空间范围），然后从这个范围中过滤出点云数据。这个裁剪框由最小点和最大点定义，分别代表裁剪框在三维空间中的左下角和右上角。通过，用户可以轻松地从大规模的点云数据中提取出感兴趣的区域。读取点云数据：定义裁剪框的范围：创建裁剪对象并设置裁剪范围：执行裁剪操作：输出裁剪后的点云信息： 以下是一个使用裁剪点云的C++代码示例
PCL点云处理之CropBox立方体点云切割获取内部点云（一百零九）
weixin_44329757的博客
02-13 1491
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使用pcl读取点云数据并用crop裁剪，随后将原始数据和裁剪后的数据可视化显示
02-26
PCL中有CropBox或者CropHull这样的类，不过最常用的是CropBox，因为它可以定义一个立方体区域来裁剪。需要设置长方体的最小和最大坐标。这里需要注意的是，CropBox的参数是立方体的边界，用户可能需要根据实际数据...
cropbox完整demo
07-19
完整的头像上传demo，具体js、css、代码见解压把
PCL CropBox 过滤给定立方体内的点云数据【2024最新版】
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### 使用 Python 和 PCL 创建或操作三维立方体点云 为了使用 Python 和 PCL 创建或操作三维立方体点云，可以借助 `pclpy` 库。此库提供了对 PCL 功能的访问权限，允许用户利用 Python 进行复杂的点云处理任务[^1]。 #### 创建立方体点云 要创建一个简单的立方体点云模型，可以通过定义顶点坐标并填充这些位置上的点来构建。下面提供了一种方法用于生成代表立方体结构的数据集： ```python import numpy as np import pclpy from pclpy import pcl def create_cube_point_cloud(size=1, resolution=10): points = [] # Define the cube's vertices based on size parameter. for i in range(resolution + 1): t = float(i) / resolution * size # Front face points.append([t, 0, 0]) points.append([size, t, 0]) points.append([t, size, 0]) points.append([0, t, 0]) # Back face points.append([t, 0, size]) points.append([size, t, size]) points.append([t, size, size]) points.append([0, t, size]) # Left and Right faces points.append([0, 0, t]) points.append([size, 0, t]) points.append([size, size, t]) points.append([0, size, t]) cloud = pcl.PointCloud.PointXYZ() cloud.from_list(points) return cloud ``` 这段代码实现了基于给定尺寸和分辨率参数自动生成均匀分布于表面各处的点群，从而形成近似的立方体外形。 #### 对立方体点云应用滤波 一旦有了基本的立方体点云实例，就可以对其进行进一步的操作，比如采用体素网格下采样技术简化数据量而不失真整体几何特性。这有助于加速后续诸如配准、重建等工作流程中的计算过程[^3]。 ```python voxel_grid_filter = pcl.filters.VoxelGrid.PointXYZ() voxel_grid_filter.setInputCloud(cloud) voxel_grid_filter.setLeafSize(0.1, 0.1, 0.1) # 设置体素大小 filtered_cloud = voxel_grid_filter.filter() print(f"原始点数: {cloud.size()}") print(f"过滤后点数: {filtered_cloud.size()}") # 可视化原图与结果对比... ``` 上述脚本展示了如何设置 Voxel Grid 的叶子节点尺度以及执行实际的滤波动作；同时打印出了前后点数量的变化情况以便观察效果[^4]。 #### 点云可视化 完成以上步骤之后，还可以考虑将生成的结果以图形界面的形式呈现出来供直观检验。虽然这里没有给出具体的实现细节，但是许多第三方库如 Open3D 或者 Mayavi 都支持此类功能，并且兼容 PCL 数据格式[^2]。
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