PCLはVoxelGrid filterを使用して点群をサンプリングする

ボクセルの概念は画素に似ており,AABB包囲ボックスを用いて点群データをボクセル化し,ボクセルが密集する場所ほど情報が多くなり,ノイズ点や離群点はボクセルメッシュで除去できる.一方,高解像度カメラなどを用いて点群を採取すると,点群が密集することが多い.ポイントクラウドの数が多すぎると、後続の分割作業が困難になります.ボクセルフィルタは、点群自体の幾何学的構造を破壊せずにダウンサンプリングする機能を達成することができる.
VoxelGridクラスは、入力された点群データから3 Dボクセルグリッドを作成し、各ボクセル内をボクセル内のすべての点の重心でボクセル内の他の点を近似表示します.この方法はボクセル中心で近似する方法よりも遅いですが、サンプリングポイントに対応するサーフェスの表示はより正確です.
ApproximateVoxelGridは、所与の点群に基づいて3次元ボクセルグリッドを形成し、すべてのボクセルの中心点近似ボクセルに含まれる点セットを用いてサンプリングを完了し、フィルタリング結果を得る.このクラスは、大量の点群データを処理前に圧縮し、アルゴリズム効率を向上させるのに適している. 

#include 
#include 
#include 
#include 

int
main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud (new pcl::PCLPointCloud2 ());
  pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered (new pcl::PCLPointCloud2 ());

  // Fill in the cloud data
  pcl::PCDReader reader;
  // Replace the path below with the path where you saved your file
  reader.read ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); // Remember to download the file first!

  std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height 
       << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud) << ").";

  // Create the filtering object
  pcl::VoxelGrid<:pclpointcloud2> sor;
  sor.setInputCloud (cloud);
  sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f);
  sor.filter (*cloud_filtered);

  std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height 
       << " data points (" << pcl::getFieldsList (*cloud_filtered) << ").";

  pcl::PCDWriter writer;
  writer.write ("table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered, 
         Eigen::Vector4f::Zero (), Eigen::Quaternionf::Identity (), false);

  return (0);
}