点云滤波之统计滤波实现

点云滤波之统计滤波实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_51801050/article/details/137645388

本文将介绍如何使用PCL库实现点云数据的统计滤波处理。通过具体的代码示例和步骤说明，帮助读者掌握点云滤波的基本方法。

一、展示一下结果图：

二、实现过程

1.新建一个文件夹，把写好的statisticalOutlierRemoval.cpp 和 CMakeLists.txt 放在一起。

statisticalOutlierRemoval.cpp 代码如下：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>	//统计滤波器头文件

//统计滤波器
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>);
 
    // 定义读取对象
    pcl::PCDReader reader;
    // 读取点云文件
    reader.read<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud);
 
    std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
    std::cerr << *cloud << std::endl;
 
    // 创建滤波器，对每个点分析的临近点的个数设置为50 ，并将标准差的倍数设置为1  这意味着如果一
    //个点的距离超出了平均距离一个标准差以上，则该点被标记为离群点，并将它移除，存储起来
    pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;  //创建滤波器对象
    sor.setInputCloud(cloud);                           //设置待滤波的点云
    sor.setMeanK(50);                               	//设置在进行统计时考虑查询点临近点数
    sor.setStddevMulThresh(1.0);                      	//设置判断是否为离群点的阀值
    sor.filter(*cloud_filtered);                    	//存储
  
    std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
    std::cerr << *cloud_filtered << std::endl;
    
    //保存滤波后的点云
    pcl::PCDWriter writer;
    writer.write<pcl::PointXYZ>("after_filter.pcd", *cloud_filtered, false);
 
    //sor.setNegative(true);
    //sor.filter(*cloud_filtered);
    //writer.write<pcl::PointXYZ>("1_outliers.pcd", *cloud_filtered, false);
 
    return (0);
}

CMakeLists.txt 代码如下：

cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
PROJECT(statisticalOutlierRemoval)
set( CMAKE_BUILD_TYPE "Release" )
find_package(PCL 1.10 REQUIRED COMPONENTS)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
add_executable(statisticalOutlierRemoval
  statisticalOutlierRemoval.cpp
)
target_link_libraries(statisticalOutlierRemoval
  ${PCL_LIBRARIES}
)

过程图

如下（已经编译好的存在build ，未编译前没有build文件夹）：

2.进行编译

在此文件夹（Removal）下打开终端，输入下列代码：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

编译好后在build文件夹下打开终端执行文件：

./statisticalOutlierRemoval 1.pcd

如下（终端显示到有将近1W多个点被过滤掉了）

最后通过以下命令进行可视化

pcl_viewer 1.pcd
pcl_viewer after_filter.pcd

可以在此路经下打开两个终端分别输入，最后对比两个结果图。

注： 点云图放在build文件夹下，如果是其他命名需要更改代码里图片命名。（after_filter.pcd为运行生成图）