PCL - 过滤掉密集区域中找不到的点

Question

我有一个主题的点云，然后我从一个特定平面内的所有点构造一个点云。这点云看起来像这样：

我想过滤掉那个矩形中没有的额外点。当我得到飞机的所有点时，就会发生恰好位于同一平面的非相关点。我想过滤掉那些，所以我可以专门处理矩形中的点。

我对使用点云和对象建模非常陌生，所以我很难知道我在寻找什么。我尝试使用StatisticalOutlierRemoval，但是（并不令人惊讶的是）当这些额外的点本身有点密集时，它并不总能获得所有额外的点数。如果我在过滤中更改参数更具侵略性，它会开始从我感兴趣的矩形中删除点。

我知道有很多filters可用，但我真的不知道它们是如何工作的，或者哪一个最适合解决这个问题。我可以通过反复试验来检验每一个，但我希望有人可以指出我正确的方向。有没有办法得到我最终的结果？

Answer 1

你可以尝试：

• 根据云的尺寸和密度，使用值为“r”（setRadiusSearch）和“k”（setMinNeighborsInRadius）的Radious Outlier Removal。作为哑巴的规则，这些值越高，过滤那些您有兴趣过滤的点的机会就越高。

• 使用Pass Through Filter，如果您知道实际感兴趣的点的坐标，请使用这些坐标来构建一个带有setFilterLimits的“边界框”，这种方式在外面该框将被过滤。

正如您所说，当您尝试更改SOR过滤器的参数时，它开始删除您不想删除的点，可能通过过滤器是最好的选择。

希望这对你有所帮助。

Answer 2

点云是否组织良好？如果是，您可以尝试使用中值滤波器吗？ PCL仅将其提供给点云的z维。您可能还需要修改点云，以使其沿其他维度（x，y）进行过滤。