文章目錄

• • 1 體素質心下采樣
  • • 1.1 原理
    • 1.2 體素質心的計算
    • 1.2 代碼實現
    • 1.3 與 PCL：VoxelGrid 點云體素下采樣結果對比
  • 2 體素中心下采樣
  • • 2.1 原理
    • 2.2 體素中心的計算
    • 2.2 代碼實現
    • 2.3 與體素質心下采樣結果對比
  • 3 總結

1 體素質心下采樣

1.1 原理

體素質心下采樣的原理很簡單，首先將點云進行 體素劃分，然后計算非空體素的質心代替該體素內的所有點，實現點云的下采樣。

1.2 體素質心的計算

已知一個非空體素 $V$，其中包含 $m$ 個點，則該體素的質心 $P_{centroid}(x_{centroid},y_{centroid},z_{centroid})$ 為：

$$?\begin{array}{l}{x}_{centroid}=\frac{{\sum }_{i=1}^m{x}_i}{m}\\ y_{centroid}=\frac{{\sum }_{i=1}^m{y}_i}{m}\\ z_{centroid}=\frac{{\sum }_{i=1}^m{z}_i}{m}\end{array}$$

1.2 代碼實現

代碼分為三部分：

• main.cpp
• voxel_centroid_down_sampling.h
• voxel_centroid_down_sampling.cpp

main.cpp

#include "voxel_centroid_down_sampling.h" #include <pcl/console/time.h>int main() {//----------------------------- 加載點云 -----------------------------pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<PointT>);if (pcl::io::loadPCDFile("grid.pcd", *cloud_in) < 0){PCL_ERROR("/a->點云文件不存在！/n");system("pause");abort();}cout << "->共加載 " << cloud_in->points.size() << " 個數據點" << endl;//===================================================================pcl::console::TicToc time;time.tic();//------------------------- 三維體素格網化點云 ------------------------pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_downSample(new pcl::PointCloud<PointT>);VoxelCentriodDownSample vcds; //創建三維體素格網化對象vcds.setInputCloud(cloud_in); //設置輸入點云vcds.setGridStep(0.2); //設置體素格網邊長vcds.downSample(cloud_downSample); //執行體素質心下采樣，并將采樣結果保存到cloud_downSample中cout << "->體素質心下采樣用時：" << time.toc() / 1000 << " s" << endl;//===================================================================//------------------------- 保存體素質心下采樣點云 ------------------------if (!cloud_downSample->empty()){pcl::io::savePCDFileASCII("downSample_centroid.pcd", *cloud_downSample);cout << "->下采樣點云的點數為：" << cloud_downSample->points.size() << endl;}else{PCL_ERROR("\a->下采樣點云為空！\n");system("pause");}//===================================================================return 0; }

輸出結果：

->共加載 5746 個數據點 ->體素質心下采樣用時：0.243 s ->下采樣點云的點數為：856

voxel_centroid_down_sampling.h

#pragma once #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/common/common.h>using namespace std;typedef pcl::PointXYZ PointT;//體素質心下采樣類 class VoxelCentriodDownSample { public:/*** @brief ：設置輸入點云* @param[I]：cloud_in（輸入點云）* @param[O]：none* @return : none* @note ：**/void setInputCloud(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in);/*** @brief ：設置體素格網邊長* @param[I]：step（體素格網邊長）* @param[O]：none* @return : none* @note ：**/void setGridStep(double step);/*** @brief ：體素下采樣* @param[I]：none* @param[O]：downSampleCloud（下采樣點云）* @return : none* @note ：**/void downSample(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr downSampleCloud);private:pcl::PointCloud<PointT>::Ptr m_cloud_in; //輸入點云bool is_setInputCloud = false;double m_step; //格網邊長bool is_setGridStep = false;int m_row; //格網總行數int m_col; //格網總列數int m_lay; //格網總層數};

voxel_centroid_down_sampling.cpp

#include "voxel_centroid_down_sampling.h"/** * @brief ：設置輸入點云 * @param[I]：cloud_in（輸入點云） * @param[O]：none * @return : none * @note ： **/ void VoxelCentriodDownSample::setInputCloud(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in) {m_cloud_in = cloud_in;is_setInputCloud = true; }/** * @brief ：設置體素格網邊長 * @param[I]：step（體素格網邊長） * @param[O]：none * @return : none * @note ： **/ void VoxelCentriodDownSample::setGridStep(double step) {if (step > 0){m_step = step;is_setGridStep = true;}else{PCL_ERROR("\a->格網邊長應為正數！\n");system("pause");abort();} }/** * @brief ：體素質心下采樣 * @param[I]：none * @param[O]：downSampleCloud（下采樣點云） * @return : none * @note ： **/ void VoxelCentriodDownSample::downSample(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr downSampleCloud) {if (!is_setGridStep){PCL_ERROR("\a->請先設置格網邊長！\n");system("pause");abort();}pcl::PointXYZ min;pcl::PointXYZ max;pcl::getMinMax3D(*m_cloud_in, min, max);m_row = (int)((max.y - min.y) / m_step) + 1;m_col = (int)((max.x - min.x) / m_step) + 1;m_lay = (int)((max.z - min.z) / m_step) + 1;int row_i; //每一點的行號，從1開始int col_i; //每一點的列號，從1開始int lay_i; //每一點的層號，從1開始int grid_id_pt; //逐行對應的一維格網編號id，從1開始multimap<int, PointT> m_grid3D; //存放水平面格網點云的容器//遍歷點云，進行三維體素格網化size_t num_cp = m_cloud_in->points.size();for (size_t i = 0; i < num_cp; i++){row_i = (int)((m_cloud_in->points[i].y - min.y) / m_step) + 1; //每一點的行號，從1開始col_i = (int)((m_cloud_in->points[i].x - min.x) / m_step) + 1; //每一點的列號，從1開始lay_i = (int)((m_cloud_in->points[i].z - min.z) / m_step) + 1;//每一點的列號，從1開始grid_id_pt = (lay_i - 1) * (m_row * m_col) + (row_i - 1) * m_col + col_i; //格網一維索引，從1開始m_grid3D.insert(pair<int, PointT>(grid_id_pt, m_cloud_in->points[i])); //將每一個id對應的點坐標存入容器grids2D中}//判斷體素是否為空，若非空，則計算體素內點云質心，以質心代替該體素內的所有點for (int lay = 1; lay <= m_lay; lay++) //層掃描{for (int row = 1; row <= m_row; row++) //行掃描{for (int col = 1; col <= m_col; col++) //列掃描{int grid_id; //逐行對應的一維格網編號id，從1開始grid_id = (lay - 1) * (m_row * m_col) + (row - 1) * m_col + col;if (m_grid3D.count(grid_id)) //若體素格網內有點，則計算體素質心{float sum_x, sum_y, sum_z;sum_x = sum_y = sum_z = 0;auto range = m_grid3D.equal_range(grid_id);for(auto it = range.first;it!=range.second; ++it){sum_x += (*it).second.x;sum_y += (*it).second.y;sum_z += (*it).second.z;}PointT temp; //臨時存放體素質心temp.x = sum_x / m_grid3D.count(grid_id);temp.y = sum_y / m_grid3D.count(grid_id);temp.z = sum_z / m_grid3D.count(grid_id);downSampleCloud->push_back(temp);}}}} }

1.3 與 PCL：VoxelGrid 點云體素下采樣結果對比

PCL提供了 VoxelGrid點云體素下采樣 的接口，直接調用即可，輸出結果如下：

->加載了 5746 個數據點 ->正在進行體素下采樣... ->體素下采樣用時：0.058 s ->下采樣點云的點數為：836 下采樣結果對比

方法	用時	點數
本文方法	0.243s	856
PCL：VoxelGrid	0.058s	836

原始點云	本文下采樣點云	PCL下采樣點云

2 體素中心下采樣

2.1 原理

與體素質心下采樣類似，首先將點云進行 體素劃分，然后計算非空體素的中心代替該體素內的所有點，實現點云的下采樣。

2.2 體素中心的計算

已知一個點的行列層數 $(row,col,lay)$，體素邊長 $step$，坐標最小值 ， 則該點所在體素的中心 $P_{center}(x_{center},y_{center},z_{center})$ 為：
$$?\begin{array}{l}{x}_{center}=x_{min}+(col?0.5)?step\\ y_{center}=y_{min}+(row?0.5)?step\\ z_{center}=z_{min}+(lay?0.5)?step\end{array}$$

2.2 代碼實現

代碼分為三部分：

• main.cpp
• voxel_center_down_sampling.h
• voxel_center_down_sampling.cpp

main.cpp

#include "voxel_center_down_sampling.h" #include <pcl/console/time.h>int main() {//----------------------------- 加載點云 -----------------------------pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in(new pcl::PointCloud<PointT>);if (pcl::io::loadPCDFile("grid.pcd", *cloud_in) < 0){PCL_ERROR("/a->點云文件不存在！/n");system("pause");abort();}cout << "->共加載 " << cloud_in->points.size() << " 個數據點" << endl;//===================================================================pcl::console::TicToc time;time.tic();//------------------------- 體素中心下采樣點云 ------------------------pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_downSample(new pcl::PointCloud<PointT>);VoxelCenterDownSample vcds;vcds.setInputCloud(cloud_in);vcds.setGridStep(0.2);vcds.downSample(cloud_downSample);cout << "->體素中心下采樣用時：" << time.toc() / 1000 << " s" << endl;//===================================================================//------------------------- 保存體素下采樣點云 ------------------------if (!cloud_downSample->empty()){pcl::io::savePCDFileASCII("downSample_center.pcd", *cloud_downSample);cout << "->下采樣點云的點數為：" << cloud_downSample->points.size() << endl;}else{PCL_ERROR("\a->下采樣點云為空！\n");system("pause");}//===================================================================return 0; }

輸出結果：

->共加載 5746 個數據點 ->體素中心下采樣用時：0.201 s ->下采樣點云的點數為：856

voxel_center_down_sampling.h

#pragma once #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/common/common.h>using namespace std;typedef pcl::PointXYZ PointT;//體素中心下采樣類 class VoxelCenterDownSample { public:/*** @brief ：設置輸入點云* @param[I]：cloud_in（輸入點云）* @param[O]：none* @return : none* @note ：**/void setInputCloud(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in);/*** @brief ：設置體素格網邊長* @param[I]：step（體素格網邊長）* @param[O]：none* @return : none* @note ：**/void setGridStep(double step);/*** @brief ：體素中心下采樣* @param[I]：none* @param[O]：downSampleCloud（下采樣點云）* @return : none* @note ：**/void downSample(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr downSampleCloud);private:pcl::PointCloud<PointT>::Ptr m_cloud_in; //輸入點云bool is_setInputCloud = false;double m_step; //格網邊長bool is_setGridStep = false;int m_row; //格網總行數int m_col; //格網總列數int m_lay; //格網總層數};

voxel_center_down_sampling.cpp

#include "voxel_center_down_sampling.h"/** * @brief ：設置輸入點云 * @param[I]：cloud_in（輸入點云） * @param[O]：none * @return : none * @note ： **/ void VoxelCenterDownSample::setInputCloud(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud_in) {m_cloud_in = cloud_in;is_setInputCloud = true; }/** * @brief ：設置體素格網邊長 * @param[I]：step（體素格網邊長） * @param[O]：none * @return : none * @note ： **/ void VoxelCenterDownSample::setGridStep(double step) {if (step > 0){m_step = step;is_setGridStep = true;}else{PCL_ERROR("\a->格網邊長應為正數！\n");system("pause");abort();} }/** * @brief ：體素中心下采樣 * @param[I]：none * @param[O]：downSampleCloud（下采樣點云） * @return : none * @note ： **/ void VoxelCenterDownSample::downSample(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr downSampleCloud) {if (!is_setGridStep){PCL_ERROR("\a->請先設置格網邊長！\n");system("pause");abort();}pcl::PointXYZ min;pcl::PointXYZ max;pcl::getMinMax3D(*m_cloud_in, min, max);m_row = (int)((max.y - min.y) / m_step) + 1;m_col = (int)((max.x - min.x) / m_step) + 1;m_lay = (int)((max.z - min.z) / m_step) + 1;int row_i; //每一點的行號，從1開始int col_i; //每一點的列號，從1開始int lay_i; //每一點的層號，從1開始int grid_id_pt; //逐行對應的一維格網編號id，從1開始multimap<int, PointT> m_grid3D; //存放水平面格網點云的容器//遍歷點云，進行三維體素格網化size_t num_cp = m_cloud_in->points.size();for (size_t i = 0; i < num_cp; i++){row_i = (int)((m_cloud_in->points[i].y - min.y) / m_step) + 1; //每一點的行號，從1開始col_i = (int)((m_cloud_in->points[i].x - min.x) / m_step) + 1; //每一點的列號，從1開始lay_i = (int)((m_cloud_in->points[i].z - min.z) / m_step) + 1;//每一點的列號，從1開始grid_id_pt = (lay_i - 1) * (m_row * m_col) + (row_i - 1) * m_col + col_i; //格網一維索引，從1開始m_grid3D.insert(pair<int, PointT>(grid_id_pt, m_cloud_in->points[i])); //將每一個id對應的點坐標存入容器grids2D中}//判斷體素是否為空，若非空，則計算體素內點云中心，以中心代替該體素內的所有點for (int lay = 1; lay <= m_lay; lay++) //層掃描{for (int row = 1; row <= m_row; row++) //行掃描{for (int col = 1; col <= m_col; col++) //列掃描{int grid_id; //逐行對應的一維格網編號id，從1開始grid_id = (lay - 1) * (m_row * m_col) + (row - 1) * m_col + col;//若體素格網內有點，則計算體素中心if (m_grid3D.count(grid_id)) {PointT temp;temp.x = min.x + (col - 0.5)*m_step;temp.y = min.y + (row - 0.5)*m_step;temp.z = min.z + (lay -0.5)*m_step;downSampleCloud->push_back(temp);}}}} }

2.3 與體素質心下采樣結果對比

下采樣結果對比

方法	用時	點數
體素質心	0.243s	856
體素中心	0.201s	856

原始點云	體素質心下采樣點云	體素中心下采樣點云

3 總結

• 體素質心下采樣方法雖然耗時長，但采樣結果更加準確；體素中心下采樣方法耗時短，但容易失真。（由于本次實驗數據點數較少，耗時接近，可嘗試采樣大規模點云驗證）
• 體素質心下采樣和體素中心下采樣，.h 文件是一樣的，只是下采樣實現的方式（.cpp）不同。
• 注意下面的代碼，行列層都是從1開始，并非0。因此for循環的判斷條件是 “<=”，并非“=”。

for (int lay = 1; lay <= m_lay; lay++) //層掃描{for (int row = 1; row <= m_row; row++) //行掃描{for (int col = 1; col <= m_col; col++) //列掃描{···}}}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的点云体素下采样 ❤️（体素质心 | 体素中心）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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