PCL濾波介紹（2）
（1）使用statisticalOutlierRemoval濾波器移除離群點 使用統計分析技術，從一個點雲數據中集中移除測量噪聲點（也就是離群點）比如：激光掃描通常會產生密度不均勻的點雲數據集，另外測量中的誤差也會產生稀疏的離群點，使效果不好，估計局部點雲特征（例如采樣點處法向量或曲率變化率 ...
原文：PCL濾波介紹(3)
從一個點雲中提取索引 如何使用一個，基於某一分割算法提取點雲中的一個子集。 代碼解析 結果： 顯示出來： 圖 原始點雲圖像 圖 下采樣后點雲數據 圖 分割得到的其一平面模型 圖 分割得到的其二平面模型 使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除離群點 如何在濾波模塊使用幾種不同的方法移除離群點，對於ConditionalRemoval濾波器，可以一 ...
2017-02-27 14:17 5 5579 推薦指數：
相關推薦
PCL濾波介紹(1)
處理定制，才能夠更好的進行配准，特征提取，曲面重建，可視化等后續應用處理，PCL中點雲濾波模塊提供了很 ...
PCL學習筆記：點雲濾波匯總
轉載自：https://blog.csdn.net/weixin_46098577/article/details/114385690 PCL中點雲濾波模塊提供了很多靈活實用的濾波處理算法，例如：直通濾波、統計濾波、雙邊濾波、高斯濾波、基於隨機采樣一致性濾波等。同時，PCL中總結了幾種需要進行點 ...
PCL中分割方法的介紹（2）
（2）關於上一篇博文中提到的歐幾里德分割法稱之為標准的距離分離，當然接下來介紹其他的與之相關的延伸出來的聚類的方法，我稱之為條件歐幾里德聚類法，（是我的個人理解），這個條件的設置是可以由我們自定義的，因為除了距離檢查，聚類的點還需要滿足一個特殊的自定義的要求，就是以第一個點為標准作為種子點，候選 ...
PCL中分割方法的介紹（3）
（3）上兩篇介紹了關於歐幾里德分割，條件分割，最小分割法等等還有之前就有用RANSAC法的分割方法，這一篇是關於區域生成的分割法， 區 域生長的基本 思想是： 將具有相似性的像素集合起來構成區域。首先對每個需要分割的區域找出一個種子像素作為生長的起點，然后將種子像素周圍鄰域中與種子有相同或相似性 ...
[PCL]點雲漸進形態學濾波
PCL支持點雲的形態學濾波，四種操作：侵蝕、膨脹、開（先侵蝕后膨脹）、閉（先膨脹后侵蝕） 關於漸進的策略，在初始cell_size_ 的基礎上逐漸變大。滿足如下公式： $$window\_size =cell\_size *(2*base^{k}+1)$$ $$window\_size ...
PCL—低層次視覺—點雲濾波（初步處理）
點雲濾波的概念 點雲濾波是點雲處理的基本步驟，也是進行 high level 三維圖像處理之前必須要進行的預處理。其作用類似於信號處理中的濾波，但實現手段卻和信號處理不一樣。我認為原因有以下幾個方面： 點雲不是函數，對於復雜三維外形其x,y,z之間並非以某種規律或某種數值關系定義 ...
圖像濾波之高斯濾波介紹
1 高斯濾波簡介 了解高斯濾波之前，我們首先熟悉一下高斯噪聲。高斯噪聲是指它的概率密度函數服從高斯分布（即正態分布）的一類噪聲。如果一個噪聲，它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。高斯白噪聲的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先后信號在時間上的相關性 ...