PCL：VoxelGrid ❤️ 点云体素下采样

Posted 2021-09-16 没事就要敲代码

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• • 1 原理
  • 2 代码实现
  • 3 结果展示

1 原理

对点云数据创建一个三维体素栅格（微小的空间三维立方体的集合），用每个体素重心近似代替体素中的其他点。这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢，但它对于采样点对应曲面的表示更为准确。

2 代码实现

代码：

#include <iostream>
#include <pcl\\io\\pcd_io.h>
#include <pcl\\filters\\voxel_grid.h>

using namespace std;

typedef pcl::PointXYZ PointT;

int main()
{
	//------------------------------------ 加载点云 ---------------------------------
	pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<PointT>);
	pcl::PCDReader reader;	
	if (reader.read("bunny.pcd", *cloud) < 0)
	{
		PCL_ERROR("\\a->点云文件不存在！\\n");
		system("pause");
		return -1;
	}
	cout << "->加载了 " << cloud->points.size() << " 个数据点" << endl;
	//==============================================================================

	//---------------------------------- 体素下采样 --------------------------------
	pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<PointT>);
	pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> vg;		//创建滤波器对象
	vg.setInputCloud(cloud);				//设置待滤波点云
	vg.setLeafSize(0.005f, 0.005f, 0.005f);	//设置体素大小
	vg.filter(*cloud_filtered);				//执行滤波，保存滤波结果于cloud_filtered
	//==============================================================================

	//--------------------------------- 保存下采样点云 ------------------------------
	if (!cloud_filtered->empty())
	{
		pcl::io::savePCDFileBinary("vg.pcd", *cloud_filtered);
		cout << "->下采样点云的点数为：" << cloud_filtered->points.size() << endl;
	}
	else
	{
		PCL_ERROR("\\a->下采样点云为空！\\n");
		system("pause");
		return -1;
	}
	//==============================================================================

	return 0;
}

输出结果：

->加载了 35947 个数据点
->下采样点云的点数为：3017

3 结果展示

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