StatisticalOutlierRemoval 多线程 C++代码
时间: 2024-06-15 19:02:58 浏览: 15
StatisticalOutlierRemoval(统计离群点移除)是种常用的数据处理方法,用于从数据集中识别和移除异常值或离群点。在C++,可以使用PCL(Point Cloud Library)来实现StatisticalOutlierRemoval算法。
以下是一个使用多线程的C++代码示例,演示了如何在PCL中使用StatisticalOutlierRemoval算法:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/common/time.h>
int main()
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);
// 创建StatisticalOutlierRemoval对象
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(50); // 设置邻域点的数量
sor.setStddevMulThresh(1.0); // 设置标准差倍数阈值
// 多线程处理
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::console::TicToc tt;
tt.tic();
sor.setNumberOfThreads(4); // 设置线程数量
sor.filter(*cloud_filtered);
std::cout << "Filtering took: " << tt.toc() << " ms." << std::endl;
// 保存过滤后的点云数据
pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("filtered_cloud.pcd", *cloud_filtered);
return 0;
}
```
上述代码中,首先加载了一个点云数据文件(input_cloud.pcd),然后创建了一个StatisticalOutlierRemoval对象,并设置了邻域点的数量和标准差倍数阈值。接下来,通过调用`setNumberOfThreads()`方法设置了线程数量为4,然后调用`filter()`方法进行多线程处理,最后将过滤后的点云数据保存到文件(filtered_cloud.pcd)中。