处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很 ...
使用statisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点 使用统计分析技术,从一个点云数据中集中移除测量噪声点 也就是离群点 比如:激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集,另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点,使效果不好,估计局部点云特征 例如采样点处法向量或曲率变化率 的运算复杂,这会导致错误的数值,反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。 解决办法:每个点的邻域进行一个统计分 ...
2017-02-27 11:22 0 4945 推荐指数:
处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很 ...
(1)从一个点云中提取索引 如何使用一个,基于某一分割算法提取点云中的一个子集。 代码解析 结果: 显示出来: ...
转载自:https://blog.csdn.net/weixin_46098577/article/details/114385690 PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:直通滤波、统计滤波、双边滤波、高斯滤波、基于随机采样一致性滤波等。同时,PCL中总结了几种需要进行点 ...
(2)关于上一篇博文中提到的欧几里德分割法称之为标准的距离分离,当然接下来介绍其他的与之相关的延伸出来的聚类的方法,我称之为条件欧几里德聚类法,(是我的个人理解),这个条件的设置是可以由我们自定义的,因为除了距离检查,聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求,就是以第一个点为标准作为种子点,候选 ...
(3)上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法, 区 域生长的基本 思想是: 将具有相似性的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性 ...
PCL支持点云的形态学滤波,四种操作:侵蚀、膨胀、开(先侵蚀后膨胀)、闭(先膨胀后侵蚀) 关于渐进的策略,在初始cell_size_ 的基础上逐渐变大。满足如下公式: $$window\_size =cell\_size *(2*base^{k}+1)$$ $$window\_size ...
点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义 ...
1 高斯滤波简介 了解高斯滤波之前,我们首先熟悉一下高斯噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性 ...