VoxelGrid滤波器
使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量 减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用，PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心逼近的方法更慢，但是对于采样点对应曲面的表示更为准确。
VoxelGrid滤波器是使用体素化网格的方法实现下采样，并保持点云的形状特征；
- 具体：voxelGrid类通过在点云数据中创建三维体素栅格，然后用每个体素的重心来近似表达体素中的其它点。
- 评价：这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢，但它对采样点对应曲面的表示更为准确；
代码实现
/*
* @Description: 2VoxelGrid滤波器对点云进行下采样 https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6445831.html
* @Author: HCQ
* @Company(School): UCAS
* @Email: [email protected]
* @Date: 2020-10-20 10:50:23
* @LastEditTime: 2020-10-20 11:00:48
* @FilePath: /pcl-learning/09filters滤波/2VoxelGrid滤波器对点云进行下采样/voxel_grid.cpp
*/
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
int
main (int argc, char** argv)
{
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud (new pcl::PCLPointCloud2 ());
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered (new pcl::PCLPointCloud2 ());
//点云对象的读取
pcl::PCDReader reader;
reader.read ("../table_scene_lms400.pcd", *cloud); //读取点云到cloud中
std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height
<< " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ").";
/******************************************************************************
创建一个voxel叶大小为1cm的pcl::VoxelGrid滤波器，
**********************************************************************************/
pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor; //创建滤波对象
sor.setInputCloud (cloud); //设置需要过滤的点云给滤波对象
sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f); //设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体
sor.filter (*cloud_filtered); //执行滤波处理，存储输出
std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height
<< " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud_filtered) << ").";
pcl::PCDWriter writer;
writer.write ("../table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered,
Eigen::Vector4f::Zero (), Eigen::Quaternionf::Identity (), false);
return (0);
}
效果
原始点云与滤波后的点云可视化结果，明显的可以看出来，点的密度大小与整齐程度不同，虽然处理后的数据量大大减小，但是很明显所含有的形状特征和空间结构信息与原始点云差不多。
红点为降采样处理后的点云数据
