PCL_几种点云滤波方法
杉木~ 2020-01-15 20:11:29 1608 收藏 2
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通常点云数据很大，同时带有噪声和离群点，在点云分析之前需要先进行滤波处理，学习郭浩老师的点云处理，总结几种滤波方法。
1. 直通滤波器
// 创建滤波器对象
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
pass.setInputCloud (cloud);
pass.setFilterFieldName ("z");
pass.setFilterLimits (0.0, 1.0);
//pass.setFilterLimitsNegative (true);
pass.filter (*cloud_filtered);
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2. VoxelGrid滤波器
创建三维体素栅格，将体素栅格内所有点的重心代替体素中其他点，实现下采样。
// 创建滤波器对象
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
sor.filter(*cloud_filtered);
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3.StatisticalOutlireRemoval滤波器
对每一个点的近邻进行一个统计分析，计算点到近邻点的距离，计算所有近邻点的平均距离，平均距离在标准范围之外的点被视为离群点。
// 创建滤波器对象
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud (cloud);
sor.setMeanK (50);
sor.setStddevMulThresh (1.0);
sor.filter (*cloud_filtered);
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4. 使用参数化模型投影点云
基于对模型的结构和尺寸等信息，选择特殊模型，如：球等，设置参数进行滤波。
（1）填充ModelCoefficients的值，该例中使用X-Y平面
//创建一个系数为（0,0,1,0）的平面
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
coefficients->values.resize(4);
coefficients->values[0] = coefficients->values[1] = 0;
coefficients->values[2] = 1.0;
coefficients->values[3] = 0;
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（2）创建ProjectInliers对象，使用ModelCoefficients作为投影对象的模型参数
//创建滤波器对象
pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ>proj;
proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
proj.setInputCloud(cloud);
proj.setModelCoefficients(coefficients);
proj.filter(*cloud_projected);
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5. ExtractIndices滤波器
基于某一分割算法提取点云的一个子集
（1）使用VoxelGrid滤波器对数据下采样，加快处理速度
// 创建滤波器对象:使用叶大小为1cm的下采样
pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor;
sor.setInputCloud(cloud_blob);
sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
sor.filter(*cloud_filtered_blob);
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（2）参数化分割
（3）设置extraction filter实际参数
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());
// 创建分割对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
// 可选
seg.setOptimizeCoefficients(true);
// 必选
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
// 创建滤波器对象
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
int i = 0, nr_points = (int)cloud_filtered->points.size();
// 当还有30%原始点云数据时
while (cloud_filtered->points.size() > 0.3 * nr_points)
{
// 从余下的点云中分割最大平面组成部分
seg.setInputCloud(cloud_filtered);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
if (inliers->indices.size() == 0)
{
std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl;
break;
}
// 分离内层
extract.setInputCloud(cloud_filtered);
extract.setIndices(inliers);
extract.setNegative(false);
extract.filter(*cloud_p);
std::cerr << "PointCloud representing the planar component: " << cloud_p->width * cloud_p->height << " data points." << std::endl;
std::stringstream ss;
ss << "table_scene_lms400_plane_" << i << ".pcd";
writer.write<pcl::PointXYZ>(ss.str(), *cloud_p, false);
// 创建滤波器对象
extract.setNegative(true);
extract.filter(*cloud_f);
cloud_filtered.swap(cloud_f);
i++;
}
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需要将sensor_msgs::PointCloud2::Ptr改为pcl::PCLPointCloud2::Ptr；pcl::fromROSMsg()改为pcl::fromPCLPointCloud2()；
6. ConditionalRemoval或RadiusOutlierRemoval类
ConditionalRemoval滤波器可以删除设定的一个或多个条件指标的所有数据点；
（1）创建条件限定对象；
（2）为限定对象添加比较算子；
（3）创建滤波器并用条件定义对象初始化；
// 创建环境
pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new
pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>());
range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new
pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0)));
range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new
pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 0.8)));
// 创建滤波器
pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem(range_cond);
condrem.setInputCloud(cloud);
condrem.setKeepOrganized(true);
// 应用滤波
condrem.filter(*cloud_filtered);
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RadiusOutlinerRemoval滤波器删除搜索半径内不满足设定的近邻点数，可用于移除离群点。
（1）创建滤波器；
（2）设置搜索半径；
（3）设置查询点的近邻点数；
（4）执行条件滤波。
pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem;
// 创建滤波器
outrem.setInputCloud(cloud);
outrem.setRadiusSearch(0.8);
outrem.setMinNeighborsInRadius(2);
// 应用滤波器
outrem.filter(*cloud_filtered);
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7. CropHull滤波器
获取2D封闭多边形内部或者外部的点云
（1）设置2D封闭多边形顶点；
（2）使用ConvexHull类构造2D凸包；
（3）创建Crophull对象，滤波获取凸包范围内的点云。
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundingbox_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
boundingbox_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0.1, 0.1, 0));
boundingbox_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0.1, -0.1, 0));
boundingbox_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(-0.1, 0.1, 0));
boundingbox_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(-0.1, -0.1, 0));
boundingbox_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0.15, 0.1, 0));
pcl::ConvexHull<pcl::PointXYZ> hull;
hull.setInputCloud(boundingbox_ptr);
hull.setDimension(2);
std::vector<pcl::Vertices> polygons;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr surface_hull(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
hull.reconstruct(*surface_hull, polygons);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr objects(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::CropHull<pcl::PointXYZ> bb_filter;
bb_filter.setDim(2);
bb_filter.setInputCloud(cloud);
bb_filter.setHullIndices(polygons);
bb_filter.setHullCloud(surface_hull);
bb_filter.filter(*objects);
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