PCL投影滤波（project_inliers）

者山海

已于 2024-09-20 09:39:28 修改

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分类专栏： PCL 文章标签：计算机视觉人工智能图像处理

于 2024-08-01 11:13:05 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xhm01291212/article/details/140842153

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1.原理

设定一个PCL内置的模型（如平面、直线、圆柱等，具体类型在文末），点云投影到这个模型上。

（1）设定模型类型和参数。

（2）点云投影到该模型上。

如何理解投影：

即用一组光线将物体的形状投射到一个平面上去，称为“投影”。

你站在阳光下，地面上的影子就是你对地面的投影；

正投影：光线垂直于待投影平面的投影。（PCL中该方法即用的正投影）

斜投影：光线与待投影平面倾斜的投影。

如何理解点云投影：

以平面投影为例（常用）：

想象此刻你面前的电脑屏幕是一个无限延展的平面；

你朝向同平面垂直的角度，身体一直往前，然后身体一点一点的变平，黏附在这个平面上，最终变成了一张图像，贴在面前的平面上；

此刻你就完成了你这个三维个体到电脑平面的投影。

（照片就是三维世界投影到图像上的一个实际例子）。

2.使用场景

工作中，例如你要把点云投影称为一张图片，用来作为点云相关报告、或者自动驾驶去畸变之后点云转换为图片。

3.注意事项

投影时，PCL不同模型，设置参数的方式不同，需要注意。

4.关键函数

（1）设置投影类型（PCL支持模型类型在文末）

setModelType();

（2）设置模型参数

setModelCoefficients()

5.代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/project_inliers.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

int main()
{
    /****************投影滤波********************/
    // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::io::loadPCDFile("D:/code/csdn/data/bunny.pcd", *cloud);   // 加载原始点云数据
    // 结果点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);

    // 待投影平面（模型类型可以是文章中表述的几十种）
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());         // 模型参数
    coefficients->values.resize(4);                                                 // 平面模型的参数式为：Ax + By + Cz + D = 0;以下即为ABCD四个参数的值
    coefficients->values[0] = 0;
    coefficients->values[1] = 0;
    coefficients->values[2] = 1.0;
    coefficients->values[3] = 0;

    pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZRGB> filters;
    filters.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);                      // 设置投影类型
    filters.setInputCloud(cloud);
    filters.setModelCoefficients(coefficients);                     // 设置模型参数
    filters.filter(*cloud_filtered);

    /****************展示********************/
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view_raw(new pcl::visualization::PCLVisualizer("raw"));
    view_raw->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, "raw cloud");
    view_raw->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "raw cloud");

    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view_filtered(new pcl::visualization::PCLVisualizer("filter"));
    view_filtered->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_filtered, "filtered cloud");
    view_filtered->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "filtered cloud");

    while (!view_raw->wasStopped())
    {
        view_raw->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
    while (!view_filtered->wasStopped())
    {
        view_filtered->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }

    return 0;
}

6.结果展示

投影为平面之后，正视：

投影为平面之后，旋转一下投影后的点云（证明已经投影为一个平面了）：

7.附：PCL支持模型类型

SACMODEL_PLANE 平面模型
SACMODEL_LINE 直线模型
SACMODEL_CIRCLE2D 2d圆模型
SACMODEL_CIRCLE3D 3d圆模型
SACMODEL_SPHERE 球模型
SACMODEL_CYLINDER 圆柱模型
SACMODEL_CONE 圆锥模型
SACMODEL_TORUS 圆环模型，目前还未实现
SACMODEL_PARALLEL_LINE　和给定轴平行的直线
SACMODEL_PERPENDICULAR_PLANE 和给定轴垂直的平面
SACMODEL_NORMAL_PLANE　拟合一个平面，用于拟合的内点的法相量与最后输出的平面之间法相量的夹角必须小于某个阈值
SACMODEL_NORMAL_SPHERE　拟合一个球，用于拟合的内点的法相量与最后输出的球面之间法相量的夹角必须小于某个阈值
SACMODEL_PARALLEL_PLANE 拟合出和给定轴平行的平面
SACMODEL_NORMAL_PARALLEL_PLANE 拟合一个平面，其约束条件为 SACMODEL_NORMAL_PLANE + SACMODEL_PERPENDICULAR_PLANE。
SACMODEL_STICK　棒状模型