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背景知识： 激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集。另外，测量中的误差会产生稀疏的离群点，使效果更糟。 以下方法可以解决的其中部分问题： 对每个点的临域进行一个统计分析，并修剪掉那些不符合一定标准的点。稀疏离群点移除方法基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算。对每个点，我们计算它到它的所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在

无需解释，这个滤波器删除点云中不符合用户指定的一个或者多个条件的数据点。 关键成员函数 （1）void setKeepOrganized（bool val） （2）void setUserFilterValue(float value) （3）void setCondition(ConditionBasePtr condition) （函数用法见教程） 条件方程

首先，我们将看看如何使用ConditionalRemoval滤波器，它可以一次删除满足对输入的点云设定的一个或多个条件指标的所有数据点。然后我们将学习如何使用RadiusOutlierRemoval滤波器，它可以删除在输入的点云一定范围内没有至少达到足够多近邻的所有数据点。 代码 首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书[1]提供光盘的第8章例6文件夹中，打开