PCL学习：滤波—Projectlnliers投影滤波

最新推荐文章于 2025-04-24 21:14:32 发布
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分类专栏： PCL学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/92786406
本文介绍了PCL库中的Projectlnliers类，该类用于根据模型和内点索引将内点投影到模型上形成新的点云。关键成员函数包括设置模型类型、模型系数指针以及是否返回所有点或仅返回投影内点。通过调用filter函数可获取滤波处理后的点云数据。

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Projectlnliers

class pcl: : Projectlnliers< PointT >
类 Projectlnliers 使用一个模型和一组的内点的索引，将内点投影到模型形成新的一个独立点云。
关键成员函数

通过用户给定的参数设置使用的模型类型 ，参数 Model 为模型类型（见 model_types. h），有圆球、平面、直线等。

  • void 
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1、使用直通滤波器对点云进行滤波处理 对指定的某一维度实行一个简单的滤波，即去掉在用户指定范围内部（或外部）的点 代码实现： #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> int main (int argc, char** argv...
PCL：投影滤波（一）将点云投影至平面
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类ProjectInliers使用一个模型和一组内点索引，将内点投影到模型形成一个新的独立点云。#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h>in
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实现：以平面模型投影为例 void projection(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_projected, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients) { float a = coefficients->values[0], b = coefficients->value
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pcl_filters模块提供了对噪声点和离群点去除的具体实现。 1.Class pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT > 类ApproximateVoxelGrid根据给定的点云形成三维体素栅格,并利用所有体素的中心点近似体素中包含的点集,这样完成下采样得到滤波结果。该类比较适合对海量点云数据在处理前进行数据压缩,特别是在特征提取等处理中选择合适的体素大小等尺度相关参数,可以很好地提高算法的效率。 #include <pcl/filters/approxim
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pcl一共是有十二个主要模块，详细了解可以查看官网。今天学习一下pcl的滤波器模块。滤波器模块，官网一共是提供了6个例程，今天看第三个、第四个。
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/grid_minimum.h>// 最低点滤波 using namespace std; int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); auto startTime = std::chrono::steady_clock::now(); pcl::PCDReader reader; reader.read("CSite1_orig-utm.pcd", *cloud); float resolution = 0.1; //设置体素格的边长 pcl::GridMinimum<pcl::PointXYZ> gm(resolution); gm.setInputCloud(cloud); gm.filter(*cloud_filtered); pcl::PointIndices removeIdx; gm.getRemovedIndices(removeIdx); pcl::io::savePCDFileBinary("Binary.pcd", *cloud_filtered); return 0; } 代码实现功能描述，给出必要的数学公式
最新发布
07-07
<think>我们被要求分析PCL GridMinimum滤波器的代码功能和数学原理。首先，我们需要了解GridMinimum滤波器的基本概念和作用。 ### GridMinimum滤波器概述 GridMinimum滤波器是PCL（点云库）中的一种下采样滤波器。它的主要功能是将点云空间划分为规则的网格（体素），然后在每个网格单元（体素）中保留一个点，该点是该网格单元中所有点的最低点（即z坐标最小的点）。这种滤波器特别适用于地形处理或需要保留最低点的应用场景。 ### 数学原理 GridMinimum滤波器的核心操作是空间网格划分和最小值选择。其数学过程如下： 1. **空间网格划分**：将三维点云空间划分为多个尺寸为$res \times res$的网格（二维网格，忽略高度z，但每个网格在z方向延伸）。网格的大小由参数`resolution`决定。 2. **网格单元内点处理**：对于每个网格单元，收集落入该单元的所有点。然后，在这些点中找到z坐标最小的点，将其保留为这个网格单元的代表点。 3. **数学表达**：设网格单元$C_{ij}$包含点集$P_{ij} = \{ p_k = (x_k, y_k, z_k) \}$，则滤波后的点$p_{ij}^*$为： $$ p_{ij}^* = \arg\min_{p_k \in P_{ij}} z_k $$ 即，选择$P_{ij}$中z值最小的点。 ### 代码功能分析 下面我们通过一个使用GridMinimum滤波器的代码示例来分析其功能： ```cpp #include <pcl/filters/grid_minimum.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> int main() { // 1. 读取点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud); // 2. 创建GridMinimum滤波器对象 pcl::GridMinimum<pcl::PointXYZ> grid_min; grid_min.setInputCloud(cloud); grid_min.setResolution(0.5f); // 设置网格分辨率（单位：米） // 3. 执行滤波 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); grid_min.filter(*cloud_filtered); // 4. 保存结果 pcl::io::savePCDFile("filtered_cloud.pcd", *cloud_filtered); return 0; } ``` #### 代码步骤解析： 1. **读取点云**：从PCD文件中加载原始点云数据。 2. **创建滤波器**：实例化`pcl::GridMinimum`对象，并设置输入点云和网格分辨率。 3. **执行滤波**：调用`filter()`函数，滤波器将执行以下操作： - 根据分辨率将点云投影到二维网格（xy平面）。 - 对于每个网格单元，找出其中z坐标最小的点，将其放入输出点云。 4. **保存结果**：将滤波后的点云保存到PCD文件。 ### 参数说明 - `setResolution(float resolution)`：设置网格单元的大小（单位：米）。该值决定了滤波的粒度，值越大则下采样程度越高，点云越稀疏；值越小则保留的点越多。 ### 适用场景 - 地形处理：例如在数字高程模型（DEM）中，保留每个网格的最低点可以表示地表。 - 去除高点：在需要去除植被、建筑物等高于地面的物体时，保留最低点（地面点）。 - 点云压缩：通过下采样减少点云数量，同时保留地形特征。 ### 优缺点分析 **优点**： - 计算效率高，仅需遍历点云一次并进行网格索引。 - 保留最低点对于地形分析等应用具有实际意义。 **缺点**： - 仅考虑z坐标，可能不适用于需要保留其他特征（如最高点、平均点）的场景。 - 网格边界处可能产生不连续现象。 ### 与其他滤波器的比较 - **体素网格滤波器（VoxelGrid）**：在每个三维体素内计算点的重心（或采用其他聚合函数）作为代表点。而GridMinimum仅取最低点。 - **统计离群点去除（StatisticalOutlierRemoval）**：去除离群点，但不进行下采样。 - **直通滤波器（PassThrough）**：按坐标轴范围裁剪点云，也不进行下采样。 ### 数学公式补充 在网格划分中，每个网格单元的索引计算如下： $$ i = \lfloor \frac{x}{res} \rfloor, \quad j = \lfloor \frac{y}{res} \rfloor $$ 其中$(x,y)$为点的平面坐标，$res$为分辨率。所有落入同一索引$(i,j)$的点属于同一网格单元。 ### 总结 GridMinimum滤波器通过网格化点云并保留每个网格的最低点，实现了一种基于地形特征的下采样。其核心数学操作是网格划分和最小值选择，适用于地形处理等需要保留最低点的场景。 §§相关问题§§ 1. GridMinimum滤波器与VoxelGrid滤波器在功能和应用上有何异同？ 2. 如何调整GridMinimum滤波器的分辨率以平衡点云密度和地形细节保留？ 3. 在复杂地形（如陡坡、悬崖）中使用GridMinimum滤波器会有哪些局限性？ 4. GridMinimum滤波器能否用于非地面点云处理？例如建筑物点云。 5. 如何结合GridMinimum滤波器和其他滤波器（如直通滤波器）进行点云预处理？</think>### PCL GridMinimum滤波器功能与数学原理分析 #### 功能概述 GridMinimum滤波器是PCL中的一种**点云下采样技术**，其核心功能是通过网格划分实现点云简化： 1. **空间网格划分**：将点云空间划分为固定尺寸的二维网格 2. **点云简化**：在每个网格单元中仅保留一个代表点 3. **特征保留**：优先保留网格单元中z坐标最小的点（即最低点） #### 数学原理 设网格分辨率为$res$，点云空间被划分为$M \times N$个网格单元： $$ M = \lceil \frac{x_{\max} - x_{\min}}{res} \rceil, \quad N = \lceil \frac{y_{\max} - y_{\min}}{res} \rceil $$ 对于每个网格单元$C_{ij}$： $$ C_{ij} = \{ p_k \in \mathcal{P} \mid i \cdot res \leq x_k < (i+1)res, j \cdot res \leq y_k < (j+1)res \} $$ 滤波器选择每个单元中的最低点作为代表点： $$ p_{ij}^* = \arg\min_{p_k \in C_{ij}} z_k $$ #### 代码实现分析 ```cpp #include <pcl/filters/grid_minimum.h> // 创建点云对象 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 初始化GridMinimum滤波器 pcl::GridMinimum<pcl::PointXYZ> grid_min; grid_min.setInputCloud(cloud); grid_min.setResolution(0.1f); // 设置网格分辨率(米) // 执行滤波 grid_min.filter(*filtered_cloud); ``` #### 关键参数解析 1. **分辨率(setResolution)**： - 数学意义：定义网格单元大小$res$ - 影响效果： - $res$值越大 → 点云越稀疏 - $res$值越小 → 保留更多细节 - 经验公式：$res = \frac{\text{场景尺寸}}{50}$（平衡精度与效率） 2. **保留点选择机制**： ```cpp // 伪代码展示核心逻辑 for (auto& cell : grid_cells) { PointXYZ min_z_point = *std::min_element(cell.begin(), cell.end(), [](const PointXYZ& p1, const PointXYZ& p2) { return p1.z < p2.z; }); filtered_cloud.push_back(min_z_point); } ``` #### 适用场景与优势 1. **地形处理**：保留最低点可有效表示地表形态 2. **点云压缩**：减少数据量同时保留结构特征 3. **预处理步骤**：为配准/分割算法提供简化输入 4. **性能优势**：时间复杂度$O(n)$，远优于随机采样$O(n\log n)$ #### 数学特性对比 | 滤波器类型 | 数学原理 | 输出点特征 | |------------|----------|------------| | **GridMinimum** | $\min(z)$ | 每个网格最低点 | | **VoxelGrid** | $\text{centroid}$ | 网格重心点 | | **UniformSampling** | $\text{random}$ | 随机采样点 | #### 典型应用流程 ```mermaid graph TD A[原始点云] --> B[直通滤波器预处理] B --> C[GridMinimum下采样] C --> D[点云配准/分割] ``` #### 参数优化建议 1. **分辨率选择**： $$ res_{opt} = \sqrt{\frac{A_{\text{total}}}{N_{\text{target}}}} $$ 其中$A_{\text{total}}$为场景面积，$N_{\text{target}}$为目标点数 2. **结合预处理**： ```cpp // 先使用直通滤波器去除离群点[^1] pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(0.0, 2.0); // 限定高度范围 pass.filter(*cloud); // 预处理后再进行GridMinimum滤波 ```
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