pcl——VoxelGrid滤波器

点云入门第六章——入门使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样：
原理：
pcl的VoxelGrid在输入点云数据上创建一个3D 体素网格（将体素网格视为空间中的一组微小的空间三维立方体的集合）。然后，在每个体素（即立方体框）中，所有存在的点都将用它们的质心进行近似（即下采样）。这种方法比用体素的中心逼近的方法它们要慢一些，但它更准确地表示曲面。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>using namespace std;
using namespace pcl;
int main (int argc, char** argv)
{pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2());pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2());//sensor_msgs::PointCloud2::Ptr cloud(new sensor_msgs::PointCloud2());//sensor_msgs::PointCloud2::Ptr cloud_filtered(new sensor_msgs::PointCloud2());// 填入点云数据pcl::PCDReader reader;// 把路径改为自己存放文件的路径reader.read ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // 记住要事先下载这个数据集！std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ").";// 创建滤波器对象pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor;sor.setInputCloud(cloud);         //设置滤波对象的需要的点云sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);  //设置滤波创建的体素大小为1cmsor.filter (*cloud_filtered);                //执行滤波处理，存储输出的对象std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud_filtered) << ").";//保存结果pcl::PCDWriter writer;writer.write ("2f.pcd", *cloud_filtered, Eigen::Vector4f::Zero (), Eigen::Quaternionf::Identity (), false);system("pause");return (0);
}

采样之前的数据，点云数量460400
处理之后41049

细节部分

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