PCL 点云模型滤波（圆形）

news2024/10/1 10:18:53

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 生成点云数据

2.1.2 模型滤波函数

2.1.3 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

        模型点云滤波 是通过基于特定几何形状的模型（例如球体、平面等）来识别点云中符合该模型的点，并将它们从点云中提取出来或者移除。这种滤波技术广泛应用于点云数据的分割、去噪和特征提取等任务。

1.1原理

        通过预设几何模型（如球体、平面等），在点云数据中搜索与该模型拟合度高的点，并将其从点云中提取出来或过滤掉。具体的滤波过程依赖于模型系数以及距离阈值，以确保提取的点符合指定的几何特征。

1.2实现步骤

  1. 生成包含噪声和球体的模拟点云数据。
  2. 定义球体模型，并设定模型参数（如球心和半径）。
  3. 使用 pcl::ModelOutlierRemoval 对点云数据进行模型滤波，提取符合球体模型的点云。
  4. 可视化原始点云与滤波后的点云对比。

1.3应用场景

  1. 几何特征提取：从点云数据中提取特定几何形状（如平面、球体等）。
  2. 去除噪声点：移除不符合模型的噪声点。
  3. 点云分割：将点云划分为符合模型的点和不符合模型的点。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 生成点云数据

生成包含噪声点和球体点的模拟点云数据

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

// 生成噪声点和球体点的点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr generatePointCloud(int noise_size, int sphere_size)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    cloud->width = noise_size + sphere_size;
    cloud->height = 1;
    cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);

    // 生成噪声点
    for (size_t i = 0; i < noise_size; ++i)
    {
        cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    }

    // 生成球体点
    double rand_x1 = 1, rand_x2 = 1;
    for (size_t i = noise_size; i < noise_size + sphere_size; ++i)
    {
        while (pow(rand_x1, 2) + pow(rand_x2, 2) >= 1)
        {
            rand_x1 = (rand() % 100) / (50.0f) - 1;
            rand_x2 = (rand() % 100) / (50.0f) - 1;
        }
        double pre_calc = sqrt(1 - pow(rand_x1, 2) - pow(rand_x2, 2));
        cloud->points[i].x = 2 * rand_x1 * pre_calc;
        cloud->points[i].y = 2 * rand_x2 * pre_calc;
        cloud->points[i].z = 1 - 2 * (pow(rand_x1, 2) + pow(rand_x2, 2));
        rand_x1 = 1;
        rand_x2 = 1;
    }

    return cloud;
}

2.1.2 模型滤波函数

根据定义的球体模型，对点云数据进行模型滤波，提取符合球体模型的点。

#include <pcl/filters/model_outlier_removal.h>
#include <pcl/model_coefficients.h>

// 对点云进行模型滤波，提取符合球体模型的点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr applyModelFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud)
{
    pcl::ModelCoefficients sphere_coeff;
    sphere_coeff.values.resize(4); // 定义球体模型参数
    sphere_coeff.values[0] = 0;    // 球心的 x 坐标
    sphere_coeff.values[1] = 0;    // 球心的 y 坐标
    sphere_coeff.values[2] = 0;    // 球心的 z 坐标
    sphere_coeff.values[3] = 1;    // 球体的半径

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    pcl::ModelOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> filter;
    filter.setModelCoefficients(sphere_coeff);   // 设置球体模型参数
    filter.setThreshold(0.05);                   // 设置距离阈值
    filter.setModelType(pcl::SACMODEL_SPHERE);   // 设置模型类型为球体
    filter.setInputCloud(cloud);
    filter.filter(*cloud_filtered);              // 滤波操作

    return cloud_filtered;
}

2.1.3 可视化函数

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和滤波后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,          // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud  // 滤波后的点云
)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Model Filter Viewer"));

    int vp_1, vp_2;
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);   // 创建左侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);    // 设置白色背景
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color(cloud, 255, 0, 0); // 原始点云红色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color, "original_cloud", vp_1);

    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);   // 创建右侧窗口
    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(filtered_cloud, 0, 255, 0); // 滤波点云绿色
    viewer->addPointCloud(filtered_cloud, filtered_color, "filtered_cloud", vp_2);

    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/filters/model_outlier_removal.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 生成包含噪声和球体点的点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr generatePointCloud(int noise_size, int sphere_size)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    cloud->width = noise_size + sphere_size;
    cloud->height = 1;
    cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);

    // 生成噪声点
    for (size_t i = 0; i < noise_size; ++i)
    {
        cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    }

    // 生成球体点
    double rand_x1 = 1, rand_x2 = 1;
    for (size_t i = noise_size; i < noise_size + sphere_size; ++i)
    {
        while (pow(rand_x1, 2) + pow(rand_x2, 2) >= 1)
        {
            rand_x1 = (rand() % 100) / (50.0f) - 1;
            rand_x2 = (rand() % 100) / (50.0f) - 1;
        }
        double pre_calc = sqrt(1 - pow(rand_x1, 2) - pow(rand_x2, 2));
        cloud->points[i].x = 2 * rand_x1 * pre_calc;
        cloud->points[i].y = 2 * rand_x2 * pre_calc;
        cloud->points[i].z = 1 - 2 * (pow(rand_x1, 2) + pow(rand_x2, 2));
        rand_x1 = 1;
        rand_x2 = 1;
    }

    return cloud;
}

// 对点云进行模型滤波，提取符合球体模型的点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr applyModelFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud)
{
    pcl::ModelCoefficients sphere_coeff;
    sphere_coeff.values.resize(4);
    sphere_coeff.values[0] = 0;
    sphere_coeff.values[1] = 0;
    sphere_coeff.values[2] = 0;
    sphere_coeff.values[3] = 1;

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    pcl::ModelOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> filter;
    filter.setModelCoefficients(sphere_coeff);
    filter.setThreshold(0.05);
    filter.setModelType(pcl::SACMODEL_SPHERE);
    filter.setInputCloud(cloud);
    filter.filter(*cloud_filtered);

    return cloud_filtered;
}

// 可视化原始点云和滤波后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud
)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Model Filter Viewer"));

    int vp_1, vp_2;
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp_1);
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_1);
    viewer->addText("Original PointCloud", 10, 10, "vp1_text", vp_1);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color(cloud, 255, 0, 0);
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color, "original_cloud", vp_1);

    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);
    viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp_2);
    viewer->addText("Filtered PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> filtered_color(filtered_cloud, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud(filtered_cloud, filtered_color, "filtered_cloud", vp_2);

    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()
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = generatePointCloud(500, 10000);  // 生成点云数据

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud = applyModelFilter(cloud); // 应用模型滤波

    visualizePointClouds(cloud, filtered_cloud);  // 可视化原始点云和滤波后的点云

    return 0;
}

三、实现效果

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