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pcl的直通滤波和条件滤波都只能删除特定范围外部点云,故编写以下函数实现滤除点云内部的点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr Reserve_specific_areas(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr& cloud,float x1,float x2,float y1,float y2,float z1,float z2)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_z(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_z_end(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_x(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_x_end(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_y(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_y_end(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZI> pass; //创建直通滤波器对象
pass.setInputCloud(cloud); //设置输入的点云
pass.setFilterFieldName("z"); //设置过滤时所需要点云类型为Z字段
pass.setFilterLimits(z1, z2); //设置在过滤字段的范围
pass.setFilterLimitsNegative(true); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_z); //执行滤波
pass.setFilterLimitsNegative(false); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_z_end); //执行滤波
pass.setInputCloud(cloud_z_end); //设置输入的点云
pass.setFilterFieldName("x"); //设置过滤时所需要点云类型为Z字段
pass.setFilterLimits(x1, x2); //设置在过滤字段的范围
pass.setFilterLimitsNegative(true); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_x); //执行滤波
pass.setFilterLimitsNegative(false); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_x_end); //执行滤波
pass.setInputCloud(cloud_x_end); //设置输入的点云
pass.setFilterFieldName("y"); //设置过滤时所需要点云类型为Z字段
pass.setFilterLimits(y1, y2); //设置在过滤字段的范围
pass.setFilterLimitsNegative(true); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_y); //执行滤波
pass.setFilterLimitsNegative(false); //设置保留还是过滤掉字段范围内的点,设置为true表示过滤掉字段范围内的点
pass.filter(*cloud_y_end); //执行滤波
*cloud_z+=*cloud_y;
*cloud_z+=*cloud_x;
return cloud_z;
}
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