目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        随机下采样 是一种常用的点云降采样技术，通过随机选择点云中的一部分点来减少点的数量，从而加快后续处理的速度。此方法简单易用，适用于数据量大但不需要保留所有细节的场景。

1.1原理

        随机下采样的原理是从原始点云中随机选择一定数量的点，这些点将形成新的下采样点云。通过这种方式，我们可以快速减少点云的大小，同时尽量保持点云的整体形状。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据。
2. 使用 pcl::PointCloud 提供的随机下采样方法进行点的选择。
3. 可视化原始点云和下采样后的点云。

1.3应用场景

1. 数据预处理：在大规模点云处理之前减少数据量。
2. 实时处理：快速处理需求下的点云简化。
3. 数据分析：在不影响结果的前提下，减少点云的点数。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 随机下采样

        使用 pcl::PointCloud 提供的随机下采样方法，可以轻松地从点云中选择随机点。

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/random_sample.h>

// 设置下采样数量
int sample_size = 1000;  // 目标下采样的点数量

// 创建随机下采样对象
pcl::RandomSample<pcl::PointXYZ> random_sample;
random_sample.setInputCloud(cloud);  // 原始点云
random_sample.setSample(sample_size);  // 设置目标样本大小
random_sample.filter(*sampled_cloud);  // 生成下采样后的点云

2.1.2 可视化原始点云和下采样后的点云

        使用 PCLVisualizer 可视化原始点云和下采样后的点云，设置背景为白色。

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和下采样后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud)  // 下采样后的点云
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Random Sample Viewer"));

    // 设置视口1，显示原始点云
    int vp_1;
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);  // 左侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);  // 白色背景
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示下采样后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 白色背景
    viewer->addText("Sampled PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> sampled_color_handler(sampled_cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(sampled_cloud, sampled_color_handler, "sampled_cloud", vp_2);

    // 设置点的大小
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "original_cloud", vp_1);
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 4, "sampled_cloud", vp_2);

    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();

    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);
    }
}

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/random_sample.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和下采样后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud)  // 下采样后的点云
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Random Sample Viewer"));

    // 设置视口1，显示原始点云
    int vp_1;
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);  // 左侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);  // 白色背景
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示下采样后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 白色背景
    viewer->addText("Sampled PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> sampled_color_handler(sampled_cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(sampled_cloud, sampled_color_handler, "sampled_cloud", vp_2);

    // 设置点的大小
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "original_cloud", vp_1);
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 4, "sampled_cloud", vp_2);

    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();

    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);
    }
}

int main(int argc, char** argv)
{
    // -----------------------------读取点云数据---------------------------------
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("China dragon.pcd", *cloud) == -1)
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read the PCD file!\n");
        return -1;
    }

    // -----------------------------随机下采样---------------------------------
    int sample_size = 1000;  // 目标下采样的点数量
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  // 存储下采样后的点云

    pcl::RandomSample<pcl::PointXYZ> random_sample;
    random_sample.setInputCloud(cloud);  // 原始点云
    random_sample.setSample(sample_size);  // 设置目标样本大小
    random_sample.filter(*sampled_cloud);  // 生成下采样后的点云

    // -----------------------------可视化原始点云和下采样后的点云---------------------------------
    visualizePointClouds(cloud, sampled_cloud);

    return 0;
}

三、实现效果