Open3D：基于源点的滤波算法在点云处理中的应用

点云数据在计算机视觉和机器人领域中广泛应用，能够提供丰富的三维信息。然而，由于采集设备的限制以及环境噪声的干扰，点云数据常常包含大量的离群点和噪声。为了提高点云数据的质量，我们可以利用滤波算法对点云进行预处理。Open3D是一个开源的点云处理库，其中包含了一系列有效的滤波算法，如基于源点的滤波（Source-Based Outlier Removal, SOR）。本文将介绍SOR滤波算法的原理，并给出相应的源代码实现。

SOR滤波算法的核心思想是基于每个点的邻域信息进行离群点的检测和过滤。具体而言，SOR算法首先定义了每个点的邻域范围，然后计算每个点与其邻域内其他点之间的距离。通过比较点与邻域内点之间的距离，我们可以判断该点是否为离群点。如果点的距离超过了预定的阈值，则该点被认为是离群点，并将其从点云数据中剔除。SOR算法的优势在于能够自适应地对不同密度的点云进行滤波，并且能够有效地去除离群点。

下面是使用Open3D库实现SOR滤波算法的示例代码：

import open3d as o3d

# 读取点云数据
point_cloud = o