雷射掃瞄可以生成很多點雲的資料集。並且，測量誤差會導致一些稀疏的異常值使得結果更差。這使得區域性點雲特徵估計變得更加的複雜，產生一些錯誤的值，使得點雲的識別失敗。有些不規則的資料可以通過數理統計的方法來消除。我們稀疏異樣消除是以計算輸入集的點的近鄰分布來進行的。我們假設分布是標準正太分布，所有在分布區間外的點都被當成異常點。下面的圖展示了稀疏異常分析與消除，原來的資料集在左邊，結果在右邊。下面的圖顯示了在濾波之前的k個最近鄰的平均距離。
下面是**
#include我們建立了乙個pcl::statisticaloutlierremoval這個濾波器。每個點的近鄰分析的數量被設定為50，標準差是1.這意味著，只要有乙個點的距離大於1個標準差的平均距離，這個點就會被當成異樣點並被去除。#include
#include
#include
intmain
(int
argc
,char
**argv
)
// create the filtering object並把正常的點儲存到磁碟裡面pcl::
statisticaloutlierremoval
<
pcl::
pointxyz
>
sor;
sor.
setinputcloud
(cloud
);sor
.setmeank(50
);sor
.setstddevmulthresh
(1.0
);sor
.filter(*
cloud_filtered
);
pcl對負的值進行過濾::pcdwriter
writer
;writer
.write
<
pcl::
pointxyz
>
("table_scene_lms400_inliers.pcd",*
cloud_filtered
,false
);
sor新增到相同的檔案裡面.setnegative
(true
);sor
.filter(*
cloud_filtered
);
writer.write
<
pcl::
pointxyz
>
("table_scene_lms400_outliers.pcd",*
cloud_filtered
,false
);
PCL 統計濾波器
二 實現 三 結果展示 四 cloudcompare 雷射掃瞄通常會產生密度不均勻的點雲資料集，另外測量中的誤差也會產生稀疏的離群點，此時，估計區域性點雲特徵 例如取樣點處法向量或曲率變化率 時運算複雜，這會導致錯誤的數值，反過來就會導致點雲配準等後期的處理失敗。統計濾波器用於去除明顯離群點，離群點...
PCL點雲濾波（直通濾波器與統計濾波器）
利用pcl中的直通濾波器和統計濾波器對原始點雲資料進行濾波處理。通過直通濾波器將z軸方向上範圍之外的點濾除 在背景與前景有一定距離的情況下，可以除掉背景 再利用統計濾波器去除離群點 雜訊點 濾波效果視資料和濾波引數而定。include include include include include ...
PCL濾波 使用索引濾波器過濾地面
pcl濾波 從乙個點雲中提取乙個子集 extractindices濾波器 索引濾波器 索引濾波的官方教程新增鏈結描述 使用該方法結合降取樣和統計濾波可以很好的完成地面分離。此處是索引濾波標頭檔案 include 此處是重點，距離閾值的引數影響計算速度和地面分割精度，不同模型的引數不一樣，一般是0.0...