點云去除離群點

方法：StatisticalOutlierFilter

原理：使用K近鄰方法找到點云中每個點k近鄰，計算出標準距離；設置倆個點之間距離超過標準距離*std倍數的為離群點。

結果：將點云分為倆部分，內點以及離群點。通過設置 set_negative 可保存離群點的點云文件，也可保存內點點云文件。

官方示例效果如下：

原始點云：

內點點云：

離群點云：

可以看到柱子腿旁邊的離散的點被去掉了。

官方數據集的效果比較好，具體應用到自己的數據集上，點云密度太大，一個是耗時，另一個效果也不是那么好。

# -*- coding: utf-8 -*-
# http://pointclouds.org/documentation/tutorials/statistical_outlier.php
# http://svn.pointclouds.org/data/tutorials/table_scene_lms400.pcd# <離群點去除，并分別存儲不同的文件> 
import pcldef main():p = pcl.load("D:/tests/tutorials/table_scene_lms400.pcd")# 使用K近鄰的50個點計算標準距離，距離超過標準距離1倍的被認為是離群點fil = p.make_statistical_outlier_filter()fil.set_mean_k(50)fil.set_std_dev_mul_thresh(1.0)pcl.save(fil.filter(),"D:/tests/tutorials/table_scene_lms400_inliers.pcd")fil.set_negative(True) #保存不滿足條件的，即離群點文件pcl.save(fil.filter(),"D:/tests/tutorials/table_scene_lms400_outliers.pcd")if __name__ == "__main__":main()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【点云StatisticalOutlierFilter】python-pcl：去除离群点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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