PCL :实现非均匀体素采样(附完整源码)

本文通过一个示例介绍了如何利用PCL库进行非均匀体素采样,首先加载点云数据,然后应用VoxelGrid滤波器设定体素大小,最后执行采样并保存为PCD文件。此示例适用于理解基本操作,实际应用时需按具体需求调整。

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PCL :实现非均匀体素采样


下面是一个使用PCL库实现非均匀体素采样的示例代码:

c++
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>

int main()
{
    // 加载点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);

    // 创建体素采样过滤器
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxelSampler;
    voxelSampler.setInputCloud(cloud);

    // 设置体素的尺寸
    float leafSize = 0.01; // 体素的边长为0.01米
    voxelSampler.setLeafSize(leafSize, leafSize, leafSize);

    // 进行非均匀体素采样
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampledCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    voxelSampler.filter(*sampledCloud);

    // 保存采样后的点云
    pcl::io::savePCDFile<pcl::P
<think>好的,用户现在想查找PCL库中滤波的源代码实现。之前他们问过如何用PCL实现实时降采样,我回答了使用VoxelGrid的方法,现在他们需要更深入的源码层面的了解。首先,我需要回忆PCL的结构,确定滤波的代码位置。记得PCL滤波主要在filters模块里,类名是VoxelGrid。用户可能想知道具实现逻辑,比如如何划分,如何计算中心点。需要检查源代码中的关键函数,比如filter方法的实现。接下来,用户提供的引用中提到了Python-pcl的使用,但用户现在关注的是C++PCL源码,所以可能需要忽略Python的部分,专注于C++实现。引用[2]提到采样的原理,这可以帮助解释代码中的步骤。 需要分步骤解释源码结构,比如构造函数、设置尺寸、输入点云处理、构建网格、下采样过程。每个步骤对应的源码部分在哪里,比如setLeafSize在头文件中的定义,filter()的具实现。 另外,用户可能对关键算法部分感兴趣,比如哈希表的构建,点云聚合的方式。需要指出代码中如何计算每个点的索引,如何通过哈希表来组织,以及如何保留中心点或重心。还要注意用户提到的实时性,可能在源码中有优化部分,比如并行处理或内存管理,这些也需要在分析中提及。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能进一步的问题,比如如何修改源码、性能优化或与其他滤波方法的对比。确保问题与源码实现相关,帮助用户深入理解。</think>### PCL滤波源代码实现分析 --- #### 1. 核心源码位置 PCL滤波的C++实现位于以下文件: - 头文件:`pcl/filters/include/pcl/filters/voxel_grid.h` - 源文件:`pcl/filters/src/voxel_grid.cpp`[^2] --- #### 2. 关键代码结构 ##### 2.1 构造函数 ```cpp template <typename PointT> pcl::VoxelGrid<PointT>::VoxelGrid() : leaf_size_(Eigen::Vector4f::Zero()) , min_b_(Eigen::Vector4i::Zero()) , max_b_(Eigen::Vector4i::Zero()) , div_b_(Eigen::Vector4i::Zero()) , divb_mul_(Eigen::Vector4i::Zero()) {} ``` ##### 2.2 设置尺寸 ```cpp template <typename PointT> void pcl::VoxelGrid<PointT>::setLeafSize( const Eigen::Vector4f &leaf_size) { leaf_size_ = leaf_size; // 计算格网参数 inverse_leaf_size_ = Eigen::Array4f::Ones() / leaf_size_.array(); } ``` ##### 2.3 输入点云处理 ```cpp template <typename PointT> void pcl::VoxelGrid<PointT>::applyFilter(PointCloud &output) { // 计算点云包围盒 getMinMax3D<PointT>(*input_, min_b_, max_b_); // 计算每个维度的数量 Eigen::Vector4f diff = max_b_ - min_b_; div_b_ = (diff * inverse_leaf_size_).array().floor().cast<int>() + 1; // 构建哈希表 std::unordered_map<int, Voxel> voxels; for (const auto& point : *input_) { // 计算点所属的索引 int ijk0 = static_cast<int>((point.x - min_b_[0]) * inverse_leaf_size_[0]); int ijk1 = static_cast<int>((point.y - min_b_[1]) * inverse_leaf_size_[1]); int ijk2 = static_cast<int>((point.z - min_b_[2]) * inverse_leaf_size_[2]); // 生成唯一哈希键 int idx = ijk0 * divb_mul_[0] + ijk1 * divb_mul_[1] + ijk2 * divb_mul_[2]; // 更新数据 if (voxels.find(idx) == voxels.end()) { voxels[idx].centroid = Eigen::Vector4f::Zero(); voxels[idx].num_points = 0; } voxels[idx].centroid += point.getVector4fMap(); ++voxels[idx].num_points; } // 生成输出点云 output.points.reserve(voxels.size()); for (auto& voxel : voxels) { Eigen::Vector4f centroid = voxel.second.centroid / voxel.second.num_points; output.points.emplace_back(centroid[0], centroid[1], centroid[2]); } } ``` --- #### 3. 核心算法逻辑 1. **空间离散化**:通过`leaf_size_`将三维空间离散化为网格,每个尺寸为: $$ \Delta x \times \Delta y \times \Delta z = l_x \times l_y \times l_z $$ 其中$l_x, l_y, l_z$由`setLeafSize()`设置[^2] 2. **哈希映射**:使用三维坐标计算哈希键: $$ hash = \left\lfloor \frac{x - x_{min}}{l_x} \right\rfloor \cdot M_x + \left\lfloor \frac{y - y_{min}}{l_y} \right\rfloor \cdot M_y + \left\lfloor \frac{z - z_{min}}{l_z} \right\rfloor $$ 其中$M_x, M_y$为预先计算的乘数`divb_mul_` 3. **点云聚合**:对每个内的点计算重心坐标: $$ \bar{x} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i, \quad \bar{y} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}y_i, \quad \bar{z} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}z_i $$ 其中$N$为内点数[^2] --- #### 4. 关键优化点 - **哈希表优化**:使用`std::unordered_map`实现$O(1)$时间复杂度的插入/查询 - **内存预分配**:`output.points.reserve(voxels.size())`避免动态扩容 - **SIMD加速**:Eigen库的向量化运算加速坐标计算 --- #### 5. 自定义修改建议 若需要修改聚合策略(如保留最近点而非重心),可修改以下代码段: ```cpp // 原代码:计算重心 voxels[idx].centroid += point.getVector4fMap(); // 改为:保留最近点 if (point.getVector3fMap().norm() < current_min_norm) { voxels[idx].centroid = point.getVector4fMap(); } ``` ---
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