PCL 快速均匀下采样

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 快速均匀下采样

2.1.2 可视化原始点云和下采样后的点云

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

        快速均匀下采样 是一种点云降采样技术，通过设置采样步长来实现等距降采样，从而减少点的数量。用户可以通过指定步长，选择每隔一定数量的点采样一个点，这样可以在保持点云几何特性的同时，显著减少点的数量。

1.1原理

        等距降采样的原理是：通过设置一个固定的步长，遍历原始点云，选择每隔一定数量的点进行保留。这样不仅可以降低数据量，还能保持点云的整体形状和分布。

1.2实现步骤

1. 读取点云数据。
2. 使用等距降采样方法，通过指定采样步长选择点。
3. 可视化原始点云和下采样后的点云。

1.3应用场景

1. 数据预处理：在大规模点云处理之前减少数据量。
2. 实时处理：在实时场景中快速处理和分析点云。
3. 数据分析：在不影响结果的前提下，减少点云的点数。

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 快速均匀下采样

通过设置采样步长实现等距降采样。

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

// 设置采样步长
int step_size = 10;  // 每隔十个点采样一个点

// 创建新的点云以存储下采样后的结果
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

// 等距采样
for (size_t i = 0; i < cloud->size(); i += step_size)
{
    sampled_cloud->points.push_back(cloud->points[i]);  // 添加采样点
}
sampled_cloud->width = sampled_cloud->points.size();
sampled_cloud->height = 1;
sampled_cloud->is_dense = true;  // 确保点云是密集的

2.1.2 可视化原始点云和下采样后的点云

使用 PCLVisualizer 可视化原始点云和下采样后的点云，设置背景为白色。

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和下采样后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud)  // 下采样后的点云
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Uniform Sample 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);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示下采样后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 白色背景
    viewer->addText("Sampled PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> sampled_color_handler(sampled_cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(sampled_cloud, sampled_color_handler, "sampled_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, 4, "sampled_cloud", vp_2);

    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();

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

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 可视化原始点云和下采样后的点云
void visualizePointClouds(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud,  // 原始点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud)  // 下采样后的点云
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Uniform Sample 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);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 0, 255, 0);  // 绿色
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp_1);

    // 设置视口2，显示下采样后的点云
    int vp_2;
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 右侧窗口
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp_2);  // 白色背景
    viewer->addText("Sampled PointCloud", 10, 10, "vp2_text", vp_2);  // 标题
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> sampled_color_handler(sampled_cloud, 255, 0, 0);  // 红色
    viewer->addPointCloud(sampled_cloud, sampled_color_handler, "sampled_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, 4, "sampled_cloud", vp_2);

    /*viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();*/

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

int main(int argc, char** argv)
{
    // -----------------------------读取点云数据---------------------------------
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("China dragon.pcd", *cloud) == -1)
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read the PCD file!\n");
        return -1;
    }

    // -----------------------------快速均匀下采样---------------------------------
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sampled_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  // 存储下采样后的点云

    // 设置采样步长
    int step_size = 20;  // 每隔十个点采样一个点

    // 等距采样
    for (size_t i = 0; i < cloud->size(); i += step_size)
    {
        sampled_cloud->points.push_back(cloud->points[i]);  // 添加采样点
    }
    sampled_cloud->width = sampled_cloud->points.size();
    sampled_cloud->height = 1;
    sampled_cloud->is_dense = true;  // 确保点云是密集的

    // -----------------------------可视化原始点云和下采样后的点云---------------------------------
    visualizePointClouds(cloud, sampled_cloud);

    return 0;
}

三、实现效果

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_47947920/article/details/142627434

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