open3d python 移除异常点算法

测试效果

统计滤波

半径滤波

废话

优点：

1. 简单高效：半径滤波算法实现简单，计算效率高，可以快速处理大规模的点云数据。
2. 灵活性高：通过调整半径大小和邻居点数量阈值，可以灵活地控制滤波效果，适应不同的应用场景和数据特点。

局限：

1. 参数敏感：滤波效果高度依赖于半径大小和邻居点数量阈值的设定，不恰当的参数设置可能导致过度滤波或滤波不足。
2. 依赖于点云密度：在点云密度不均匀的情况下，固定半径的滤波可能会导致在某些区域保留过多噪声点，而在其他区域则可能移除过多有效点。

四、实现方式

在Open3D中，可以使用radius_outlier_removal函数来实现半径滤波算法。该函数接受点云数据和两个关键参数：半径大小和邻居点数量阈值。通过调用该函数，可以方便地对点云数据进行半径滤波处理。

五、总结

Open3D的半径滤波算法是一种有效的点云滤波技术，通过计算点云中每个点的邻居点数量来去除噪声点和离群点。该算法具有简单高效、灵活性高