本文共 2381 字，大约阅读时间需要 7 分钟。

pcl的vogelgrid降采样处理 过程

pcl安装：

PCL可以实现点云栅格化降采样的功能。PCL实现的VoxelGrid是通过将整个空间划分为若干大小相等的三维空间，把空间中的重心点代表整个栅格中的点保留下来，以此来达到实现降采样的目的。

这样处理过的点云的密度将会显著减小，但是能够很好的保留原始的曲面特征。

步骤：

1、新建voxel_grid_filter，voxel_grid_filter文件下新建voxel_grid_filter.cpp 代码见：

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      #include 
      
        #include 
       
        #include 
        
         using namespace std;int main(int argc, char** argv) { std::vector
         
           filenames; filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".pcd"); pcl::PointCloud
          
           ::Ptr cloud(new pcl::PointCloud
           
            ); pcl::PointCloud
            
             ::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud
             
              ); // 装载点云数据 pcl::io::loadPCDFile(argv[filenames[0]], *cloud); //输出采样前的点云信息 std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ")."<
              
                sor;//滤波器处理对象 sor.setInputCloud(cloud);//设置输入点云 //设置滤波器处理时采用的体素大小的参数，体素大小是长宽高均初始化为0.5，可以自己设置改变最后降采样点的数量 sor.setLeafSize(0.50f, 0.50f, 0.50f); sor.filter(*cloud_filtered);//执行下采样，下采样之后的点云数据保存到 cloud_filtered 中 //输出采样后的点云信息 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")."<
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     
    
   

2、voxel_grid_filter文件下新建CMakeLists.txt 代码见文件：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6 FATAL_ERROR) project(voxel_grid_filter) find_package(PCL 1.2 REQUIRED) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable (voxel_grid_filter voxel_grid_filter.cpp)target_link_libraries (voxel_grid_filter ${PCL_LIBRARIES})

3、编译：

voxel_grid_filter文件下新建build编译。（在 voxel_grid_filter文件下打开终端跟着做就可以了）：

mkdir build   cd build   cmake ..   make    cd ..   build/voxel_grid_filter twoDroneLocalization.pcd

mkdir build

cd build/ cmake … make #编译 cd …#切换目录 build/voxel_grid_filter twoDroneLocalization.pcd#执行，twoDroneLocalization.pcd可以换成自己的pcd文件，但是要放在voxel_grid_filte下

4、结束：

降采样前：

降采样后：

从可视化结果，明显也能看出，点的密度大小与整齐程度不同，虽然处理后数据量大大减少，但很明显其所含有的形状特征与空间结构信息与原始点云差不多。

降采样的结果会保存到同文件夹下的 output_downsampled.pcd 中。文件中包含(除了sample_result）： 在voxel_grid_filter下打开终端，输入pcl_viewer twoDroneLocalization.pcd可查看原始点云， 当前文件夹打开终端输入：pcl_viewer output_downsampled.pcd 可查看酱菜样结果。 需要pcd格式文件做实验的话可以留言。

同样优秀的博客推荐：https://blog.csdn.net/weixin_42208807/article/details/109807006

PCl 经典资料：《点云库PCL学习教程》 朱德海

代码：。