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私はPCLと協力して、シーン内のオブジェクトを検出する方法でポイントクラウドを処理しています。なぜPCL条件フィルタは同じ点群を返しますか？
カスタムPiontTタイプを追加しても問題ありません。しかし、私はPCLライブラリのフィルタリングアルゴリズムに苦労しています。私はノイズを除去するために統計的、半径、および条件付き外れ値除去を試みました。統計は結果を返しませんでした（無限ループのように見えます）。一方、半径が0のクラウドを返し、条件付きで同じクラウドを実際に返します。半径と統計の両方で、私は与えられたようにその例に従うが、うまくいかない。
今のところ、[0.4 - 1]の範囲ではない信頼度を持つポイントを削除したいので、条件付き削除が私にとって最も適切なアルゴリズムだと思います。前に述べたように私はカスタムポイントタイプを使用しています。下記は、ポイントタイプ（Tango3DPoitType）のコードと条件付き削除を使用するメソッドです。
Tango3DPoitType.h
#define PCL_NO_PRECOMPILE
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/impl/point_types.hpp>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/impl/instantiate.hpp>
// Preserve API for PCL users < 1.4
#include <pcl/common/distances.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpp>
#include <pcl/search/organized.h>
#include <pcl/search/impl/organized.hpp>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/impl/statistical_outlier_removal.hpp>
#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>
#include <pcl/filters/impl/radius_outlier_removal.hpp>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/impl/voxel_grid.hpp>
#include <pcl/filters/voxel_grid_covariance.h>
#include <pcl/filters/impl/voxel_grid_covariance.hpp>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/impl/extract_indices.hpp>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
#include <pcl/filters/impl/conditional_removal.hpp>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/impl/sac_segmentation.hpp>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/segmentation/impl/extract_clusters.hpp>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
struct EIGEN_ALIGN16 _Tango3DPoitType
{
PCL_ADD_POINT4D; // This adds the members x,y,z which can also be accessed using the point (which is float[4])
union
{
union
{
struct
{
uint8_t b;
uint8_t g;
uint8_t r;
uint8_t a;
}; float rgb;
}; uint32_t rgba;
};
float Confidence;
EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW };
struct EIGEN_ALIGN16 Tango3DPoitType : public _Tango3DPoitType
{
inline Tango3DPoitType()
{
x = y = z = 0.0f;
data[3] = 1.0f;
r = b = a = 0;
g = 255;
Confidence = 0.0f;
}
inline Tango3DPoitType (float _Confidence)
{
x = y = z = 0.0f;
data[3] = 1.0f;
r = b = a = 0;
g = 255;
Confidence = _Confidence;
}
inline Tango3DPoitType (uint8_t _r, uint8_t _g, uint8_t _b)
{
x = y = z = 0.0f;
data[3] = 1.0f;
r = _r;
g = _g;
b = _b;
a = 0;
Confidence = 0;
}
inline Eigen::Vector3i getRGBVector3i() { return (Eigen::Vector3i (r, g, b)); }
inline const Eigen::Vector3i getRGBVector3i() const { return (Eigen::Vector3i (r, g, b)); }
inline Eigen::Vector4i getRGBVector4i() { return (Eigen::Vector4i (r, g, b, 0)); }
inline const Eigen::Vector4i getRGBVector4i() const { return (Eigen::Vector4i (r, g, b, 0)); }
EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW };
// Adding confidence as fourth data to XYZ
POINT_CLOUD_REGISTER_POINT_STRUCT (Tango3DPoitType,
(float, x, x)
(float, y, y)
(float, z, z)
(uint32_t, rgba, rgba)
(float, Confidence, Confidence)
)
POINT_CLOUD_REGISTER_POINT_WRAPPER(Tango3DPoitType, _Tango3DPoitType)
条件の取り外し方法
がvoid CloudDenoising(const pcl::PointCloud<Tango3DPoitType>::Ptr source,
const pcl::PointCloud<Tango3DPoitType>::Ptr target){
// build the condition
pcl::ConditionAnd<Tango3DPoitType>::Ptr ConfidenceRangeCondition (new pcl::ConditionAnd<Tango3DPoitType>());
ConfidenceRangeCondition->addComparison (pcl::FieldComparison<Tango3DPoitType>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<Tango3DPoitType> ("Confidence", pcl::ComparisonOps::GT, 0.5)));
ConfidenceRangeCondition->addComparison (pcl::FieldComparison<Tango3DPoitType>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<Tango3DPoitType> ("Confidence", pcl::ComparisonOps::LT, 1.1)));
// build the filter
pcl::ConditionalRemoval<Tango3DPoitType> conditionalRemoval;
conditionalRemoval.setCondition (ConfidenceRangeCondition);
conditionalRemoval.setInputCloud (source);
conditionalRemoval.setKeepOrganized(true);
// apply filter
conditionalRemoval.filter (*target);
}
私は理解したいが、私はポイントの種類と間違って何かをやっているか、それはPCLのバグですとしょうかん。あなたは雲をトリミングしている