computer-vision - pcl normal.compute 返回 NaN 值

Question

我正在尝试将来自两帧的点云合并为一个更大的点云。我将为此使用 ICP，但我知道我需要对点云进行每次对齐。我正在尝试使用 PCL template_alignment 代码来做到这一点:

https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/template_alignment.html#template-alignment

程序在加载pointcloud 后计算表面法线。它适用于代码中使用的示例数据，但对于我自己的数据，第 89 行的“norm_est.compute(*normals_)”语句返回 NaN 值。我在 PCL 库文档中读到，如果函数找不到相邻点，它将返回 NaN 值。这是我的问题，为什么程序无法找到邻近点，我该怎么办？我使用与上述链接中的代码相同的设置来进行半径搜索和其他周长的正常估计。下面给出了我的左图像和点云。我已经上传了彩色点云以获得更好的可视化效果，但出于对齐目的，我使用的是不带 RGB 的点云，并且我的 pointcloud.ply 文件仅包含 xyz 坐标。

Answer 1

简单修复:修改该行 (89)旧的:

norm_est.setRadiusSearch (normal_radius_);

新:

norm_est.setKSearch(5);

它所做的不是查看特定大小的球体(未知数量的条目)，而是寻找特定数量的最近邻居。

请注意，5 是一个相当随意的数字。您可以通过降低到 3(最低要求)来加快速度，或者通过增加该数字来减慢但更准确。最好不要在此处实际丢弃硬编码值，因此我建议您将其输出类似于 normal_radius_ 之前的方式，但这应该可以让您暂时解决这个问题。

其他选项:

1: 计算法线后从点云中移除 nan (pcl::removeNaNFromPointCloud)

2:运行重新处理步骤，在该步骤中执行统计异常值删除过滤器。或者完全最小邻居半径过滤器。这将删除邻居太少的点(这是在您的正常计算中生成 nan 值的点)

3:增加法线计算的半径或执行最近邻(不是基于半径的)法线计算。