PCL半径滤波(radius_outlier_removal)

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注意:很常用去噪。通过半径内点个数判断是不是离群点。

1.原理

对整个点云建树,进行邻域搜索,如果某个点云点邻域搜索得到的邻域点个数小于某个阈值,则证明它是离群点,删除。

(1)对整个点云建树

(2)对每个点云点依次进行邻域搜索

(3)如果邻域搜索得到的点云点小于某个阈值,那么其被判断为离群点,删除

(4)剩余未离群的点云点被组合成结果文件。

如下图:

2.使用场景

去噪

PCL(Point Cloud Library)是一个用于处理点云数据的开源库。半径滤波PCL中常用的点云滤波方法之一,用于去除离群点和平滑点云数据。 半径滤波的过程如下: 1. 定义一个搜索半径radius)来确定每个点的邻域范围。 2. 对于点云中的每个点,搜索其邻域内的所有点。 3. 计算邻域内所有点的平均值或中值,并将该值作为当前点的新坐标。 4. 重复步骤2和步骤3,直到处理完所有的点。 5. 可选地,可以使用统计学方法(例如标准差)来进一步排除离群点。 使用PCL进行半径滤波的示例代码如下: ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h> int main() { // 创建输入点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 读取或生成点云数据 // 创建半径滤波对象 pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> radius_filter; radius_filter.setInputCloud(cloud); radius_filter.setRadiusSearch(0.1); // 设置半径搜索范围 radius_filter.setMinNeighborsInRadius(10); // 设置邻居点的最小数量 // 执行半径滤波 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); radius_filter.filter(*filtered_cloud); return 0; } ``` 上述代码中,我们首先创建了一个输入点云对象`cloud`,然后创建了`RadiusOutlierRemoval`对象`radius_filter`来进行半径滤波。设置半径搜索范围和邻居点的最小数量后,调用`filter`方法执行滤波操作,并将结果保存在`filtered_cloud`中。 需要注意的是,半径滤波只能去除离群点和平滑点云数据,对于边缘保持和细节保持较差。在实际应用中,可以根据具体需求调整半径和邻居点的数量来获取理想的滤波效果。
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