海量点云数据的重复点删除

基于PCL写的一个删除点云数据中的重复点的程序，也可以稍作修改删除数组中的重复点。目前测试一个四千万个点的点云数据，其中包含有一千万个重复点，运行时间为50s。 文件中是源码，其中包含CMakeLists.txt，可通过配置pcl后直接使用，也可直接复制代码使用

#include 
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int numofPoints（const char* fname） {
	int n = 0;
	int c = 0;
	FILE *fp;
	fp = fopen（fname “r“）;
	do {
		c = fgetc（fp）;
		if （c == ‘\n‘） {
			++n;
		}
	} while （c != EOF）;
	fclose（fp）;
	return n;
}
pcl::PointCloud repeat_point_remove（pcl::PointCloud::Ptr cloud_ptr）
{
	srand（time（NULL））;
	time_t begin end;
	begin = clock（）;//开始计时
	pcl::KdTreeFLANN kdtree;
	kdtree.setInputCloud（cloud_ptr）;
	std::vector pointIdxRadiusSearch;//进行r邻域点搜索
	std::vector pointRadiusSquaredDistance;
	std::vector total_index;
	float radius = 0.000001;//若两点之间的距离为0.000001则认为是重合点
	pcl::PointCloud::Ptr repeat_cloud_ptr（new pcl::PointCloud）;
	for （int i = 0; i < cloud_ptr->size（）; ++i）//对A中的每个点与B中点进行比较
	{
		if （kdtree.radiusSearch（cloud_ptr->points[i] radius pointIdxRadiusSearch pointRadiusSquaredDistance） > 0）
		{
			if （pointIdxRadiusSearch.size（） != 1）//若某一点在0.000001领域内不止其本身一个点，则认为其有重复点
			{
				for （size_t j = 1; j < pointIdxRadiusSearch.size（）; j++）
				{
					total_index.push_back（pointIdxRadiusSearch[j]）;//将重复点的索引记录下来，由于后续以此重复点为查询点搜索时，此时这一点也会被定义为重复点，但pointIdxRadiusSearch中都是升序排列的，故从pointIdxRadiusSearch中的第二个点的索引开始记录，这样可以保证仅仅删除重复的点，即会留一个
				}

			}
		}
		if （i % 1000000 == 0）
		{
			std::cout << i << std::endl;//进度记录
		}
	}
	sort（total_index.begin（） total_index.end（））;//将索引进行排序
	total_index.erase（unique（total_index.begin（） total_index.end（）） total_index.end（））;//将索引中的重复索引去除
	pcl::PointIndices::Ptr outliners（new pcl::PointIndices（））;//通过pcl中的extract类根据索引删除点，则剩下的就不是重复点了
	outliners->indices.resize（total_index.size（））;
	for （size_t i = 0; i < total_index.size（）; i++）
	{
		outliners->indices[i] = total_index[i];
	}
	std::cout << “total_index_getting has been done“ << std::endl;
	pcl::ExtractIndices extract;
	extract.setInputCloud（cloud_ptr）;
	extract.setIndices（outliners）;
	extract.setNegative（true）;
	extract.filter（*cloud_ptr）;
	std::cout << “the num of repeat point is:“ << total_index.size（） << std::endl;
	std::cout << “the num of repeat point is:“ << cloud_ptr->points.size（） << std::endl;

	end = clock（）;//结束计时
	double Times = double（end - begin） / CLOCKS_PER_SEC;
	std::cout << “time:“ << Times << “s“ << std::endl;
	return *cloud_ptr;
}
int main（）
{
	int num_of_repeat_point = 0;
	int n = 0; //n用来计文件中点个数
	FILE *fp_1;
	fp_1 = fopen（“import_test_without_normal.txt“ “r“）;//输入要读取的文件名称，下同
	n = numofPoints（“import_test_without_normal.txt“）;//使用numofPoints函数计算文件中点个数
	std::cout << “there are “ << n << “ points in the file...“ << std::endl;
	pcl::PointCloud::Ptr cloud_ptr（new pcl::PointCloud）;
	double x y z;
	for （unsigned int i = 0; i < n; ++i）//将所读取的点云和与其对应的ID存储在gloalelements里，同时逐步获得最大包围盒
	{
		fscanf（fp_1 “%lf %lf %lf

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         566  2019-08-06 21:06  source\CMakeLists.txt
     文件        3734  2019-08-06 21:30  source\main.cpp
     目录           0  2019-08-06 21:30  source\