pcl 直通滤波

处理某一个坐标轴方向上的点云

头文件等

#include<pcl/filters/passthrough.h>


typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> CloudT;
typedef CloudT::Ptr CP;

主要代码

    CP cloudTo(new CloudT);
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; //定义滤波器
    pass.setInputCloud(cloudFrom);        //设置待滤波的点云
    pass.setFilterFieldName("x"); 		  //设置需要操作的坐标轴
    pass.setFilterLimits(46.0, 54.0); 	  // 设置滤波坐标范围
    pass.setFilterLimitsNegative(true);   // true为保留范围内的数据，false为舍弃范围内的数据
    pass.filter(*cloudTo);  		      // 进行滤波输出

代码（x轴）

void lxr_vision(CP cloud1) {
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;
    viewer.setBackgroundColor(0.05, 0.05, 0.05);
    //viewer.addPointCloud(cloudFrom, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloudFrom, 255, 0, 0), "cloudForm");
    viewer.addPointCloud(cloud1, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloud1, 0, 255, 0), "cloud1");
    //viewer.addPointCloud(cloud2, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloud2, 255, 0, 0), "cloud2");
    while (!viewer.wasStopped()) {
        viewer.spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
}
void process(string path) {
    //读取点云
    CP cloudFrom(new CloudT);
    if (pcl::io::loadPCDFile<PointT>(path, *cloudFrom) == -1) {
        cout << "读取失败:" << path << endl;
        return;
    }
    //直通滤波
    CP cloudTo(new CloudT);
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; 
    pass.setInputCloud(cloudFrom);
    pass.setFilterFieldName("x"); 		//设置需要操作的坐标轴
    pass.setFilterLimits(46.0, 54.0); 	// 设置坐标范围
    pass.setFilterLimitsNegative(true); // true为保留范围内的数据，false为舍弃范围内的数据
    pass.filter(*cloudTo);  		// 进行滤波输出


    //可视化一下
    cout << "原始点云大小：" << cloudFrom->size() << endl;
    cout << "滤后点云大小：" << cloudTo->size() << endl;
    lxr_vision(cloudFrom);
    lxr_vision(cloudTo);
    return;
}

结果

滤波前

滤波后

代码（y轴）

void lxr_vision(CP cloud1) {
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;
    viewer.setBackgroundColor(0.05, 0.05, 0.05);
    //viewer.addPointCloud(cloudFrom, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloudFrom, 255, 0, 0), "cloudForm");
    viewer.addPointCloud(cloud1, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloud1, 0, 255, 0), "cloud1");
    //viewer.addPointCloud(cloud2, pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>(cloud2, 255, 0, 0), "cloud2");
    while (!viewer.wasStopped()) {
        viewer.spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
}
void process(string path) {
    //读取点云
    CP cloudFrom(new CloudT);
    if (pcl::io::loadPCDFile<PointT>(path, *cloudFrom) == -1) {
        cout << "读取失败:" << path << endl;
        return;
    }
    //直通滤波
    CP cloudTo(new CloudT);
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; 
    pass.setInputCloud(cloudFrom);
    pass.setFilterFieldName("x"); 		//设置需要操作的坐标轴
    pass.setFilterLimits(46.0, 54.0); 	// 设置坐标范围
    pass.setFilterLimitsNegative(true); // true为保留范围内的数据，false为舍弃范围内的数据
    pass.filter(*cloudTo);  		// 进行滤波输出


    //可视化一下
    cout << "原始点云大小：" << cloudFrom->size() << endl;
    cout << "滤后点云大小：" << cloudTo->size() << endl;
    lxr_vision(cloudFrom);
    lxr_vision(cloudTo);
    return;
}

 结果

滤波前

滤波后