CGAL 点云随机下采样

一、概述

  随机删除用户指定的输入点的一部分。

1、主要函数

头文件

#include <CGAL/random_simplify_point_set.h> // 随机下采样

函数

PointRange::iterator CGAL::random_simplify_point_set  ( PointRange &  points,  
  double  removed_percentage  
 )  

• removed_percentage：删除掉的点所占比例。

二、代码实现

#include <iostream>
#include <CGAL/IO/read_points.h>
#include <CGAL/IO/write_points.h>
#include <CGAL/random_simplify_point_set.h> // 随机下采样

#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
// types
typedef CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel Kernel;

int main(int argc, char*argv[])
{
  const std::string fname = CGAL::data_file_path("cgal//points_3//CSite.xyz");
  const std::string output_filename("cgal//CSite_random.xyz");
  // -----------------------------加载点云-------------------------------
  std::vector<Kernel::Point_3> points;
  if(!CGAL::IO::read_points(fname, std::back_inserter(points)))
  {
    std::cerr << "Error: cannot read file " << fname << std::endl;
    return -1;
  }
  std::cout << "从点云数据中读取：" << points.size() << "个点。" << std::endl;
  // ----------------------------随机下采样------------------------------
  const double r_p = 30.0; // 删除掉的点所占比例
  points.erase(CGAL::random_simplify_point_set(points, r_p), points.end());
  // Optional: after erase(), use Scott Meyer's "swap trick" to trim excess capacity
  std::vector<Kernel::Point_3>(points).swap(points);
  std::cout << "下采样之后还有：" << points.size() << "个点。" << std::endl;
  // -----------------------------保存点云-------------------------------
  if(!CGAL::IO::write_points(output_filename, points, CGAL::parameters::stream_precision(17)))
    return -1;

  return 0;
}

三、结果展示

从点云数据中读取：1366408个点。
下采样之后还有：956485个点。

1、原始点云

2、下采样后的点云