簡介
點雲劃分網格視覺化
**demo
下面的**就是通過pcl::gridminimum實現網格化求取最小高程點雲的演算法示例，比較簡單就不多做解釋啦。
#include
#include
#include
#include
#include
intmain
(int argc,
char
** ar**)
grid_minimum.h原始碼標頭檔案分析
namespace pcl
/** \brief destructor. */
~gridminimum (
)/** \brief set the grid resolution.
* \param[in] resolution the grid resolution
*/inline
void
setresolution (
const
float resolution)
/** \brief get the grid resolution. */
inline
float
getresolution (
)protected
:/** \brief the resolution. */
float resolution_;
/** \brief internal resolution stored as 1/resolution_ for efficiency reasons. */
float inverse_resolution_;
* \param[out] output the resultant point cloud message
*/void
/** \brief filtered results are indexed by an indices array.
* \param[out] indices the resultant indices.
*/void
int>
&indices) override
/** \brief filtered results are indexed by an indices array.
* \param[out] indices the resultant indices.
*/void
int>
&indices);}
;}
class gridminimum類的唯一設定引數是resolution_，它可以通過建構函式顯示進行初始化。當然，可以通過setresolution()函式進行設定解析度。這個是與網格的大小有關，解析度越小網格劃分越密集，解析度設定越大，網格劃分越稀疏。類class gridminimum繼承filterindices因此只需要在建構函式初始化時候設定解析度，就可以獲取網格最小化後的點雲結果。
實驗結果
下面我們看下不同解析度情況下的網格化gridminimum結果：
原始點雲
解析度0.5網格化後點雲
解析度1.0網格化後點雲
解析度2.0網格化後點雲 小結
從上面實驗結果來看，解析度設定越小點雲網格劃分越密集，這樣輸出的網格後點雲也更多。例如：解析度為0.5時候，仔細發現中心周圍車輛會出現一些藍色的點。解析度過大的話，網格會過於稀疏，例如解析度為2.0的視覺化效果。當然，不同解析度計算的時間也會有一定的差距，需要依據實際場景來進行設定。pcl::gridminimum能夠有效的過濾高程資訊間斷的情況，例如車輛停在樹下等，可以有效的找出最低點，為後續分割做準備。但是，如果樹下沒有車輛或者也沒能夠掃瞄出地面點，那麼該網格的點可能就是掃瞄出樹葉的最低點。這需要後續更進一步的處理。本篇博文主要介紹一下pcl::gridminimum的應用，如有錯誤，還請批評指正。 參考
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