PCL庫的點雲濾波小結

2021-10-22 14:49:43 字數 1331 閱讀 5943

// create the filtering object


pcl::passthroughpass;


pass.setinputcloud(cloud);


pass.setfilterfieldname("z");


pass.setfilterlimits(0.0, 1.0);


pass.filter(*cloud_filtered);
// 建立過濾物件 


pcl::voxelgridsor;


sor.setinputcloud(cloud);


sor.setleafsize(0.01f，0.01f，0.01f);


sor.filter(*cloud_filtered);
// 建立過濾物件 


pcl::statisticaloutlierremovalsor;


sor.setinputcloud(cloud);


sor.setmeank(50);


sor.setstddevmulthresh(1.0);


sor.filter(*cloud_filtered);
// 構建過濾器 


pcl::radiusoutlierremovaloutrem;


outrem.setinputcloud(cloud);


outrem.setradiussearch(0.8);


outrem.setminneighborsinradius(2);


outrem.filter(*cloud_filtered);
顯然，不同的濾波器在濾波過程中，總是先建立乙個物件，再設定物件引數，最後呼叫濾波函式對點雲進行處理（點雲為智慧型指標指向的一塊區域）。

完整呼叫方法：

以 統計濾波器為例。將preprocess函式裡的函式體換成上面統計濾波器的內容即可。其他的照貓畫虎就行。

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include //for visualization


#include using namespace pcl;


using namespace std;


pointcloud::ptr preprocess(pointcloud::ptr cloud, float thre0, int thre1)


int main(int argc, char const *ar**)

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