车载点云道路部件——路灯提取尝试1

1.渐进形态学滤波

#include <pcl/segmentation/progressive_morphological_filter.h>

重要参数：

 // 创建形态学滤波器对象
    pcl::ProgressiveMorphologicalFilter<pcl::PointXYZ> pmf;
    pmf.setInputCloud(cloud);

    // 设置过滤点最大的窗口尺寸
    pmf.setMaxWindowSize(20);

    // 设置计算高度阈值的斜率值
    pmf.setSlope(1.0f);

    // 设置初始高度参数被认为是地面点
    pmf.setInitialDistance(0.5f);

    // 设置被认为是地面点的最大高度
    pmf.setMaxDistance(3.0f);
    pmf.extract(ground->indices);

 

2.体素滤波

#include <pcl/filters/voxel_grid.h>  //体素滤波相关

体素栅格滤波

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filter(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;

    sor.setInputCloud(cloud);

    sor.setLeafSize(0.3f, 0.3f, 0.3f);//体素大小设置为30*30*30cm

    sor.filter(*cloud_filter);

 

 

3.提取点云中的柱状物体

寻找最大最小的xy   根据网格大小 划分  投影   根据落在同一网格内的点云数量判断是否为潜在柱状物

计算z的最大最小高度    周围八个栅格  使用ransac算法 提取圆柱    但只能提取出两根  而且数据不连续  代码报错vector超限

 

4.欧式聚类

效率太低 不采取

 

5.目前的路灯提取方法：

渐进形态学滤波滤除地面；

目前分段处理，取出一部分车载点云，提取出非地面点object；

 

 

体素滤波，对非地面点作一次抽稀；

 

根据道路中心线和道路宽度，对非地面点作一次平面方向的直通滤波，滤除建筑物，只留下间断的行道树、路灯等交通设施；

沿Z方向将非地面点进行切分，我选择三等分，这里有最大的问题，实验数据路灯高于树木，因此在高处，路灯最为明晰，但是若路灯完全夹杂在树木中，则可能无法正确提取出路灯，选择高处的另一个原因是行道树在路灯高度主树干基本已经分叉，此时提取出的圆柱体大概率为路灯设施。若在切分的低处，提取出的圆柱既有路灯又有树干，效果不佳；

自动循环提取圆柱体，但是在提取出两个后，又出现vector超限问题；改用非循环提取，可以继续提取，不报错，理论上提取出4个路灯，实际提取出三个柱体，应该是参数的原因，导致第四个柱体未能提取，愁啊；

提取出各圆柱xy的范围，再去原始数据中提取出所有xy在该范围内的点，可以得到完整的路灯柱体，但路灯头是需要后续处理的；

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    

 

 

 

 

 

    

 

 

 

来源：CSDN

作者：Plutovv

链接：https://blog.csdn.net/qq_38350792/article/details/104496244