本文介绍了点云滤波的重要性，包括离群点滤波和体素滤波两种方法，并提供了Open3D库的源代码实现。离群点滤波通过统计学方法去除噪声，体素滤波则通过下采样实现点云平滑。选择合适的滤波方法有助于提升点云数据质量。
点云滤波是一种用于处理三维点云数据的技术，旨在去除噪声、平滑曲面、提取特征等，以改善点云数据的质量。本文将介绍几种常见的点云滤波方法，并提供相应的源代码实现。
- 离群点滤波（Outlier Removal）：
离群点滤波是点云处理中常用的一种方法，旨在去除点云中的离群点（即与周围点相比具有明显不同的点）。下面是一个使用统计学方法进行离群点滤波的示例代码：
import numpy as np
import open3d as o3d
def outlier_removal(point_cloud, nb_neighbors, std_ratio):
pcd =
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