利用 StatisticalOutlierRemoval 过滤器删除离群值

下载数据集 table_scene_lms400.pcd 并将其保存到磁盘的某个位置。
然后，创建一个文件，好比说，在你的收藏夹中 编辑器，并将以下内容放入此中：statistical_removal.cpp

1. #include <iostream>
2. #include <pcl/io/pcd_io.h>
3. #include <pcl/point_types.h>
4. #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
6. int
7. main ()
8. {
9.   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
10.   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
12.   // Fill in the cloud data
13.   pcl::PCDReader reader;
14.   // Replace the path below with the path where you saved your file
15.   reader.read<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud);
17.   std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
18.   std::cerr << *cloud << std::endl;
20.   // Create the filtering object
21.   pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
22.   sor.setInputCloud (cloud);
23.   sor.setMeanK (50);
24.   sor.setStddevMulThresh (1.0);
25.   sor.filter (*cloud_filtered);
27.   std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
28.   std::cerr << *cloud_filtered << std::endl;
30.   pcl::PCDWriter writer;
31.   writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_inliers.pcd", *cloud_filtered, false);
33.   sor.setNegative (true);
34.   sor.filter (*cloud_filtered);
35.   writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud_filtered, false);
37.   return (0);
38. }

复制代码

 编译和运行步伐
将以下行添加到您的 CMakeLists.txt 文件中

1. cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)
3. project(statistical_removal)
5. find_package(PCL 1.2 REQUIRED)
7. include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
8. link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
9. add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
11. add_executable (statistical_removal statistical_removal.cpp)
12. target_link_libraries (statistical_removal ${PCL_LIBRARIES})

复制代码

创建可执行文件后，您可以运行它。只需：

1. $ ./statistical_removal

复制代码

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