포인트 클라우드 라이브러리 PCL은 --ConditionalRemoval 필터링 및 RadiusOutlierRemoval 학습

A, ConditionalRemoval 필터
모든 데이터 포인트를 삭제할 수 있습니다 입력 포인트 클라우드 이상의 조건 지표의 집합을 충족합니다.
다음의 예는 다음과 같이 사용할 800 이상 0.0 필터를 생성하는 "Z"축 방향에 2 개 이하의 조건이다.

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
int main() {
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	cloud->width = 5;
	cloud->height = 1;
	cloud->points.resize(cloud->width*cloud->height);
	for (size_t i = 0; i < cloud->points.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);
	}
	//上面的就是创建点云数据
	pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>());   //创建条件定义对象
	range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0)));
	range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT,800)));
	//创建滤波器并用条件定义对象初始化
	pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem(range_cond);
	condrem.setInputCloud(cloud);
	condrem.setKeepOrganized(true);
	condrem.filter(*cloud_filtered);
	std::cerr << "Cloud before filtering :" << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); i++)
	{
		std::cerr << "  " << cloud->points[i].x <<"   "<< cloud->points[i].y <<"    "<< cloud->points[i].z << std::endl;

	}
	std::cerr << "Cloud after filtering :" << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size(); i++)
	{
		std::cerr << "  " << cloud_filtered->points[i].x << "   " << cloud_filtered->points[i].y << "    " << cloud_filtered->points[i].z << std::endl;

	}
	system("pause");
	return 0;
}

두 RadiusOutlierRemoval 필터
아웃 라이어로서 식별된다 설정된 반경의 포인트의 수보다 제거 설정치 이하이다.

#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>
    pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem; //创建滤波器
	outrem.setInputCloud(cloud);
	outrem.setRadiusSearch(500);     //设置搜索半径
	outrem.setMinNeighborsInRadius(2);//设置最小数
	outrem.filter(*cloud_filtered);

대조적으로, 단일 필터 RadiusOutlierRemoval 특이점을 제거하도록 구성된다.
ConditionalRemoval 더 유연하고, 필터 등을 통해 비트 설정하는 조건에 따라 필터링 할 수있다.