Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter




ここで提示しようとしているVoxelGridクラスは、入力ポイントクラウド・データ上に3Dボクセルグリッド(ボクセルグリッドを小さな3Dの箱の集まりとして考える)を作成する。 次に、各ボクセル(すなわち、3Dの箱)において、存在するすべての点は、それらの重心で近似される(すなわち、ダウンサンプリングされる)。 この手法は、ボクセルの中心を近似するよりも少し遅いが、より正確にその表面構造を表すものである。

C++コード というようなデータセットをダウンロードしておく。 次のコードを voxel_grid.cpp という名前で保存。コンパイルして ./voxel_gridを実行してみると以下のような表示を得るであろう:

PointCloud before filtering: 460400 data points (x y z intensity distance sid).
PointCloud after filtering: 41049 data points (x y z intensity distance sid).
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>

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 ("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<pcl::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);


In [5]:
import py3d

print("Load a ply point cloud, print it, and render it")
pcd = py3d.read_point_cloud("./TestData/fragment.ply")
print("Downsample the point cloud with a voxel of 0.05")
downpcd = py3d.voxel_down_sample(pcd, voxel_size = 0.05)
print('Downsampled: ',downpcd)
Load a ply point cloud, print it, and render it
Downsample the point cloud with a voxel of 0.05
Original: PointCloud with 196133 points.
Downsampled:  PointCloud with 4718 points.