设定xyz的范围，筛选点云数据文件

简介：
本简介介绍了一种方法，通过设定XYZ坐标系内的特定范围来高效地筛选大规模点云数据文件中的相关点集。这种方法优化了数据处理效率和精度，在三维建模、机器人导航等领域具有广泛应用价值。 本例程旨在使用PCL库对点云文件进行条件滤波，并将结果保存到新的点云文件中。下面将逐步解释代码的作用和相关知识点。 需要包含PCL库中的头文件，包括`pcliopcd_io.h`、`pclioio.h`、`pclpoint_types.h`、`pclpoint_cloud.h`、`pclvisualizationcloud_viewer.h`和`pclfilterspassthrough.h`。这些头文件提供了对点云数据的读写、处理和可视化功能。 在main函数中，首先创建了两个指针 `cloud` 和 `cloud1` ，用于存储XYZ类型的点云数据。然后，使用 `pcl::io::loadPCDFile` 函数从指定路径中的点云文件中读取数据，并将其存储到 `cloud` 指针中。 接下来，使用 `pcl::PassThrough` 类对点云数据进行条件滤波。此类提供了一个根据特定字段和范围过滤点云的功能。首先将输入的点云设置为 `cloud` ，然后设定过滤字段为x轴，并指定其值域为 [-0.13, 0.25] 。通过调用 `filter` 函数，可以对数据进行滤波处理并将结果保存到 `cloud` 指针中。 在完成 x 轴的筛选后，将过滤条件转换至 y 轴，并设定范围为 [0, 10]。再次使用 `filter` 函数执行筛选操作，并把更新后的点云数据存储于 `cloud1` 中。 最后，通过 `pcl::PCDWriter` 类将处理过的点云文件保存到指定路径中。同时利用了 `pcl::visualization::CloudViewer` 类来展示这些经过滤波的点云图像，并使用系统暂停函数使程序运行时能够等待用户操作。 知识点： 1. PCL库的应用：PCL（Point Cloud Library）是一个功能强大且广泛应用的处理点云数据的软件包，提供了丰富的类和方法来进行读取、写入及可视化等任务。 2. 点云文件的操作：通过PCL可以轻易地从文件中加载点云数据，并将其保存为新的文件格式。 3. 条件筛选技术：利用 `pcl::PassThrough` 类型的滤波器，可以根据特定参数对原始数据进行筛选处理。 4. 数据可视化手段：借助于 PCL 库中的视觉化工具类如 `CloudViewer` ，能够直观地展示经过各种操作后的点云结果。 本例程展示了如何使用PCL库来实现基于条件过滤规则的点云文件处理，并保存为新的格式。同时，也突显了PCL在该领域的强大功能和广泛应用场景。