点云高程过滤算法：基于高程差的地面去除

地面去除是三维点云处理中的关键步骤之一，它能够从点云数据中分离出地面部分，提取出地物信息。在许多应用领域，例如地图制作、建筑物重建和无人驾驶等，地面去除都是必不可少的一步。本文将介绍一种基于点云高程差的地面去除算法，并提供相应的源代码供读者参考。

算法原理：
点云高程过滤算法是一种基于点云高程差的去噪方法。它的基本思想是通过计算点云中每个点与其周围邻域点的高程差，判断该点是否为地面点。算法的主要步骤如下：

1. 参数设置：

   • 邻域半径：定义每个点的邻域范围，一般根据实际应用需求进行设置。
   • 高差阈值：用于判断某个点是否为地面点的阈值，根据点云数据的精度和噪声情况进行设置。

2. 遍历点云：
   对于点云中的每个点，执行以下步骤：

   • 获取当前点的邻域点集合。
   • 计算当前点与邻域点的高程差。
   • 判断当前点是否为地面点：
     • 如果当前点与邻域点的最大高程差小于设定的高差阈值，则认定当前点为地面点。
     • 否则，认定当前点为非地面点。

3. 地面点提取：
   将被认定为地面点的所有点提取出来，形成地面点云。

4. 数据输出：
   将地面点云保存到文件或进行进一步的处理和分析。

源代码实现：
下面是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何使用点云高程过滤算法进行地面去除。代码使用了开源库 num