pcl滤波简介

最新推荐文章于 2024-04-10 08:08:38 发布
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pcl中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，分别如下：
（1）点云密度不规则需要平滑，点云密度不规则容易造成某些算法的局部最优
（2）因为遮挡等问题造成离群点需要去除
（3）大量数据需要[下采样]，相当于一种压缩方法(https://baike.baidu.com/item/下采样/754538?fr=aladdin)
（4）噪声数据需要去除
对应的方法如下：
（1）按具体给定的规则限制过滤去除点
（2）通过常用的滤波算法修改点的部分属性
（3）对数据下采样
针对不同的情况及对应的滤波方法，pcl中常用的几种滤波：直通滤波，体素格滤波，统计滤波，半径滤波，条件滤波。更加详细的说明和使用情况，代码参见pcl滤波

PCL常用滤波算法的数学原理与实现
行知SLAM
05-26 710
通过理解这些滤波算法的数学原理，你可以更合理地选择参数和组合算法，从而在点云处理中获得更好的效果。PCL（点云库）中常用的滤波算法是处理三维点云数据的基础工具，理解它们的数学原理有助于你在实际应用中做出更合适的选择。( d_i ) 是点 ( P ) 到邻居点 ( P_i ) 的距离，( \sigma ) 是高斯函数的标准差。对于每个点 ( P )，计算它到所有邻居点的平均距离 ( d )，假设所有点的平均距离 ( d ) 服从。其中 ( N ) 是体素内的点数量，( P_i ) 是体素内的点。
PCL 滤波采样（二）——直通滤波
Z's Palace
07-04 707
1、卡出或者卡掉某一个维度取值在一定范围内的点，适合点云初步卡ROI区域；2、适合点云分布较分散的情况，根据某一些值可得到目标点云；3、适合简单卡掉或者卡出异常值；运算速度比较快，适合大点云小点云卡范围；不适合卡出非常复杂的范围的情况，不好验证；首先，指定一个维度及该维度下的值域。其次，遍历点云中的每个点，判断该点在指定维度的取值是否在值域范围内，删除取值不在值域内的点。最后，遍历结束，留下的点即构成滤波后点云。 2、核心代码 3、效果实现 【1】Filtering a PointCloud using
PCL滤波学习
qq_41345281的博客
11-23 527
1.PCL滤波概述 在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中...
PCL体素滤波器（下采样）：
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
08-17 2589
体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 （1）它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立方体，然后根据设定的分辨率，将该立方体分割成不同的小立方体。类似于octree里的立方体划分，对于每一个小立方体内的点，计算他们的质心（重心），并用该质心的坐标来近似该立方体内的若干点。 （2）ApproximateVoxelGrid的不同在于这种方法是利用每一个小立方体的中心
PCL-滤波
myenjoy_1的博客
02-22 365
在前文中，我们学习相关PCL一致性采样方法，用于检测相关的点云的曲面或者平面。点云还有比较重要的一部分，那就是滤波，如何提出无用的点，降噪是本节学习的内容。前文代码本文总结了PCL相关的两种简单的过滤方式，主要用的比较多的是体素化网格过滤这个过滤可以将大量的数据进行减少，并且对后续的数据分析以及建模提供的便利。
pcl滤波
baidu_39404323的博客
06-07 199
1. 直通滤波 /*! * Pass though filter in z frame. * @param[in] cloud the point cloud to be filtered. * @param[out] cloud_filtered the resulting point cloud. * @param[in] min the minimum value of the filtering range. * @param[in] max the maximum value of the f
PCL--滤波
月光下的麦田的博客
06-25 739
   在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验，以及环境因素等带来的影响。点云数据将不可避免的出现一些噪点。    在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，往往对后续处理影响很大。 只有在滤波处理中将噪声点，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建等。 1.PCL中点云滤波方案   PCL总结了几种需要进行点云滤波处理的情况： 点云数据密度不规则...
用于PCL滤波学习的点云
09-13
用于PCL滤波学习的点云
PCL学习笔记10 —— PCL滤波
daidaiisdaidai的博客
12-06 3354
       在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤...
PCL 高斯滤波（C++详细过程版）
点云侠的博客
04-10 953
为充分了解PCL中高斯滤波算法实现的每一个细节和有待改进的地方，使用C++代码对算法实现过程进行复现。
PCL滤波器
fandq1223的博客
11-15 971
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include int main (int argc, char** argv) { // Read in the cloud data pcl::PCDReader reader;
PCL，点云滤波
10-19
使用PCL的点云滤波程序，调用PCL枯函数建立Kdtree，进行点云滤波
PCL --- 滤波
weixin_44284128的博客
08-14 772
滤波1. 滤波1.1 直通滤波 `pcl::PassThrough`1.2 体素格滤波器 `pcl::VoxelGrid`1.3 统计滤波器 `pcl::StatisticalOutlierRemoval`1.4 半径滤波器 `pcl::RadiusOutlierRemoval`1.5 条件滤波 `pcl: :ConditionalRemoval``PointXYZ` 与 `PCLPointCloud2` 点云类型转换1.6 双边滤波 `pcl::BilateralFilter` 1. 滤波 1.1 直通滤
PCL学习之滤波
karourourou的博客
03-24 1496
PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 PCL点云格式分为有序点云和无序点云 针对有序点云提供了双边滤波、高斯滤波、中值滤波等 针对无序点云提供了体素栅格、随机采样等 是根据传感器的采集数据上...
PCL滤波大全、原理+代码实例+操作步骤
weixin_43925768的博客
02-23 7301
PCL点云中的滤波、原理+代码实例+操作步骤
PCL 点云导向滤波(Guided Filter)
点云侠的博客
02-09 1985
Guided Filter相对于双边滤波在三维情况下的最大优势在于不用估计点云中每个点的法线方向，因此比双边滤波的效率要高。之前使用python实现过，但是代码运行效率仍然较低，因此使用C++结合PCL写了一个模版类，提高了代码的运行效率和复用性。
PCL点云滤波
weixin_43779943的博客
10-16 1372
PCL中点云滤波模块包括：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波等。 用VoexelGrid滤波器对点云进行下采样，使用StationcalOutlierRemoval滤波器移除离群点，使用参数化模型投影点云，从点云中提取索引，使用ConditionalRemoval或RadiusOutlierRemoval移除离群点（这些应用实例在PCL教程第八章，P184页开始） PC...
PCL滤波介绍(3)
weixin_34314962的博客
02-27 224
(1)从一个点云中提取索引              如何使用一个，基于某一分割算法提取点云中的一个子集。 代码解析 #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #incl...
PCL——3.滤波
小屋
11-09 546
目录1 直通滤波器2 体素滤波器3 1 直通滤波器 适用场景： 对于在空间分布有一定空间特征的点云数据，比如使用线结构光扫描的方式采集点云，沿z向分布较广，但x,y向的分布处于有限范围内。此时可使用直通滤波器，确定点云在x或y方向上的范围，可较快剪除离群点，达到第一步粗处理的目的。 2 体素滤波器 适用场景： 体素的概念类似于像素，使用AABB包围盒将点云数据体素化，一般体素越密集的地方信息越多，噪音点及离群点可通过体素网格去除。另一方面如果使用高分辨率相机等设备对点云进行采集，往往点云会较为密集。过
pcl 滤波
最新发布
03-08
### 如何在 PCL 点云库中实现滤波操作 #### 半径异常值去除 (Radius Outlier Removal) 通过 `pcl::RadiusOutlierRemoval` 类可以在点云数据集中移除那些周围邻居数量少于指定阈值的点。这有助于清理噪声并保留具有...
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