点云处理软件开发进度
- this->binary_blob.reset();
- binary_blob = sensor_msgs::PointCloud2::Ptr (new sensor_msgs::PointCloud2);
- // read new data
- //*.pcd文件
- pcl::PCDReader pcd_reader;
- if (pcd_reader.read ((char*)_bstr_t(filename.c_str()), *binary_blob) != 0) //* load the file
- {
- MessageBox (_T("Couldn't read PCData file!"));
- return;
- }
- }
- if (binary_blob == NULL)
- {
- MessageBox("Please load PCD file firstly!");
- return;
- }
- else
- {
- //其他句柄
- if (pcl::getFieldIndex(*binary_blob, "rgb") > 0)
- {
- color_Handler = pcl::mfc_visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<sensor_msgs::PointCloud2>::Ptr
- (new pcl::mfc_visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<sensor_msgs::PointCloud2> (binary_blob));
- this->viewer->addPointCloud(binary_blob, color_Handler, sensor_origin, sensor_orientation);
- }
- else
- {
- xyz_Handler = pcl::mfc_visualization::PointCloudGeometryHandlerXYZ<sensor_msgs::PointCloud2>::Ptr
- (new pcl::mfc_visualization::PointCloudGeometryHandlerXYZ<sensor_msgs::PointCloud2> (binary_blob));
- this->viewer->addPointCloud(binary_blob, xyz_Handler, sensor_origin, sensor_orientation);
- }
- this->viewer->resetCamera();
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1.直通滤波器
这是一个书桌的场景,滤波之前其可视化结果如图2所示。很明显可以看出其右侧存在一大块噪声数据,对于这种大块的且与主体点云数据存在明显界限的噪声数据,最快的方法就是直接设计一个直通滤波器,该方法简单易用,且效果明显,唯一不足的就是需要手动滤波,即用户必须经过多次尝试,找到噪声数据与主体点云数据的大致边界。图3即为直通滤波之后的结果,直通滤波器设置为保留x坐标在-0.9~0.6之间的点云数据,很明显可以看出书桌左右两部分的大量噪声数据被移除掉了。
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2.StatisticOutlierRemoval滤波器移除离群点
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基于Alpha Shapes的点云精简算法是笔者在研究三维点云的凸包模型时发现的,三维点云的凸包模型能近似表示物体表面的轮廓,通过提取三维凸包模型的凸包点来构建物体表面,就可以大幅减少点云数据量,但是三维凸包不能真实反映物体的轮廓形貌,当物体表面存在凹陷时,凸包就不能反映出来,因此衍生出一种Alpha Shapes的概念,该方法能有效保持物体的原貌,其精简精度也易控制。下面对上面的点云进一步简化。
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