PCL 点云条件滤波

news2024/10/1 9:50:37

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

2.1.1 条件定义与滤波

2.1.2 可视化函数

2.2完整代码

三、实现效果

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

一、概述

        条件滤波 是基于某些字段（如 x, y, z 或其他特征）对点云中的点进行筛选。通过设定条件范围，可以保留符合条件的点或移除不符合条件的点。PCL 提供pcl::ConditionalRemoval 来实现条件滤波，支持多种比较操作符（如大于、小于等）。

1.1原理

        条件滤波通过对点云的某一字段或多个字段进行比较，筛选出符合条件的点。可以对字段进行联合条件判断，比如在z 轴上设定一个范围，将落在该范围内的点提取出来。滤波器通过设定的比较条件来保留或移除不符合条件的点。

1.2实现步骤

  1. 读取点云数据。
  2. 定义条件：如 z 坐标在某个范围内的点。
  3. 设置 ConditionalRemoval 滤波器并传入条件。
  4. 应用滤波器，保留符合条件的点。
  5. 去除 NaN 点，保留结构化数据。
  6. 可视化原始点云和条件滤波后的点云。

1.3应用场景

  1. 点云分割：基于几何属性分割点云。
  2. 数据清理：过滤掉不符合某些特定条件的噪声点。
  3. 局部特征提取：通过设定条件提取感兴趣区域的点。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 条件定义与滤波

#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
#include <pcl/point_types.h>

// 应用条件滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr applyConditionalFilter(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in)  // 输入点云
{
    // 创建条件对象，用于设定 z 轴范围在 13 到 15 之间的点
    pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>());

    // 在 z 轴上添加大于 13 的条件
    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 13.0)));

    // 在 z 轴上添加小于 15 的条件
    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 15.0)));

    // 创建条件滤波器并设置条件
    pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;
    condrem.setCondition(range_cond);
    condrem.setInputCloud(cloud_in);
    condrem.setKeepOrganized(true);  // 保持点云结构

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    condrem.filter(*cloud_filtered);  // 应用滤波器

    return cloud_filtered;
}

2.1.2 可视化函数

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和条件滤波后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in,      // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered // 条件滤波后的点云
)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Conditional Filter 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);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField<pcl::PointXYZ> cloud_color(cloud_in, "z"); // 按照 z 轴渲染
    viewer->addPointCloud(cloud_in, cloud_color, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示条件滤波后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp_2);  // 浅灰色背景
    viewer->addText("Filtered PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);
    viewer->addPointCloud(cloud_filtered, "filtered_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, 2, "filtered_cloud", vp_2);

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

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

// 应用条件滤波器
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr applyConditionalFilter(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in)
{
    pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>());

    // 定义 z 轴大于 13 的条件
    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 13.0)));

    // 定义 z 轴小于 55 的条件
    range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 55.0)));

    // 创建条件滤波器
    pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem;
    condrem.setCondition(range_cond);
    condrem.setInputCloud(cloud_in);
    condrem.setKeepOrganized(true);  // 保留点云结构，未通过的点设置为 NaN

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    condrem.filter(*cloud_filtered);

    return cloud_filtered;
}


// 可视化原始点云和条件滤波后的点云，分别为红色和绿色
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in,      // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered // 条件滤波后的点云
)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Conditional Filter 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);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color(cloud_in, 255, 0, 0); // 原始点云红色
    viewer->addPointCloud(cloud_in, cloud_color, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示条件滤波后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp_2);  // 浅灰色背景
    viewer->addText("Filtered PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> filtered_color(cloud_filtered, 0, 255, 0); // 条件滤波后点云绿色
    viewer->addPointCloud(cloud_filtered, filtered_color, "filtered_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, 2, "filtered_cloud", vp_2);

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

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("dx.pcd", *cloud_in) != 0)
    {
        return -1;
    }

    std::cout << "读取点的个数为: " << cloud_in->size() << " points" << std::endl;

    // 应用条件滤波器
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered = applyConditionalFilter(cloud_in);

    // 去除 NaN 点
    std::vector<int> mapping;
    pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud_filtered, *cloud_filtered, mapping);

    std::cout << "去除 NaN 点后的点的个数: " << cloud_filtered->size() << " points" << std::endl;

    // 可视化原始点云和条件滤波后的点云
    visualizePointClouds(cloud_in, cloud_filtered);

    return 0;
}

三、实现效果

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