目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        在点云数据处理中，可能会遇到重复或重叠的点，这些点通常是由于传感器噪声、多次扫描叠加等原因产生的。为了提高点云处理的效率和质量，我们需要删除这些重叠点。本文介绍一种基于体素网格过滤的方法，快速删除点云中重叠点。

1.1原理

        体素网格（Voxel Grid）过滤是一种常用的点云降采样和滤波方法。其基本思想是将点云数据放入一个三维的体素网格中，每个体素对应一个立方体单元。对于每个体素，只保留体素内的一个代表点（通常是体素内所有点的质心），从而有效去除重叠点和减少点云的规模。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据。
2. 使用体素网格过滤器，将点云数据进行体素化处理。
3. 保留每个体素中的一个代表点，删除其他重叠点。
4. 输出处理后的点云数据。

1.3应用场景

1. 数据清理：在多次扫描或传感器数据中删除重复点。
2. 降采样：在保持点云主要结构的前提下，减少点云数据量。
3. 预处理：为后续的点云配准、建模等操作做准备。

二、代码实现

2.1关键函数

• pcl::VoxelGrid: 用于创建体素网格过滤器。

• setLeafSize: 设置体素网格的尺寸，决定降采样的精度。

• filter: 执行体素网格过滤，删除重叠点。

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>  // 用于加载和保存PCD文件
#include <pcl/point_types.h>  // PCL点类型定义
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>  // 体素网格滤波器int main(int argc, char** argv)
{// --------------------------------读取点云------------------------------------pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 加载PCD文件中的点云数据if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("example.pcd", *cloud) == -1){PCL_ERROR("Couldn't read file!");  // 如果文件加载失败，输出错误信息return -1;  // 返回错误代码并退出程序}std::cout << "Original cloud size: " << cloud->points.size() << " points." << std::endl;// -----------------------------体素网格滤波---------------------------------pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 创建体素网格滤波器对象pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;sor.setInputCloud(cloud);  // 设置输入点云// 设置体素的尺寸，即体素网格的叶子大小sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);  // 体素网格的大小为1cm// 执行过滤操作，删除重叠点sor.filter(*cloud_filtered);std::cout << "Filtered cloud size: " << cloud_filtered->points.size() << " points." << std::endl;// --------------------------------保存结果------------------------------------pcl::io::savePCDFileASCII("E://data//filtered_example.pcd", *cloud_filtered);std::cout << "Filtered point cloud saved." << std::endl;return 0;  // 程序结束
}