1. 点云重采样

基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建以实现重采样，可以使得点云数据更规整一些，没之前那么杂乱。

• set_Compute_Normals(True) 可以通过在最小二乘法中进行法线估计，提高重采样准确度；
• set_polynomial_fit(True) 可以通过不需要多项式拟合来加快平滑速度，设置为True则在整个算法运行时采用多项式拟合来提高精度；

2. 效果如下：

重建前：

正面：
侧面：

重建后：

正面：

侧面：

可以看到重采样后点云的形状清晰了许多。

3. 源码

# -*- coding: utf-8 -*-
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#  <基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建重采样，使得数据更规整一些，没之前那么杂乱>Smoothing and normal estimation based on polynomial reconstructionhttp://pointclouds.org/documentation/tutorials/resampling.php#moving-least-squares
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import pcldef main():# 加载点云cloud = pcl.load('D:/tests/examples/official/Surface/bun0.pcd')print('cloud(size) = ' + str(cloud.size))# 构建kd树tree = cloud.make_kdtree()# 重建mls = cloud.make_moving_least_squares()print('make_moving_least_squares')mls.set_Compute_Normals(True)  # 设置在最小二乘计算中需要进行法线估计mls.set_polynomial_fit(True)  # 可以通过不需要多项式拟合来加快平滑速度，设置为true时则在整个算法运行时采用多项式拟合来提高精度mls.set_Search_Method(tree)mls.set_search_radius(0.03)print('set parameters')mls_points = mls.process()print('mls_points(size) = ' + str(mls_points.size))# 存储重采样结果pcl.save_PointNormal(mls_points,'D:/tests/examples/official/Surface/bun0-mls-nonormas.pcd')if __name__ == "__main__":main()

参考：

• http://pointclouds.org/documentation/tutorials/resampling.php#moving-least-squares