Python点云处理（三）点云去噪算法基础篇

已于 2023-07-26 20:31:11 修改
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分类专栏： Python点云处理 文章标签： python 算法 开发语言 3d
于 2023-07-25 20:36:46 首次发布
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本文介绍了点云处理中的去噪算法，包括半径滤波、统计学滤波、直通滤波和无穷值非数点剔除，旨在提高点云数据质量和准确性。示例代码展示了使用Open3D库实现这些算法的过程。

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0 简述

点云中的噪声也称为孤立点/离群点/异常点，是指点云数据中的不相关或不希望存在的干扰信号或误差。噪声来源通常是环境光线的明亮程度、测量设备精度及系统误差、物体材料及表面的纹理和人为抖动等因素影响。在点云数据中，通过适当的滤波和处理方法，去除无用或噪声点，以提高数据质量和准确性的过程。

1 半径滤波

通过设定滤波半径，计算每个点在其半径范围内的其他点的个数。半径范围内其他点个数少于某一设定的阈值的点将被滤除。
在这里插入图片描述

要实现点云的半径去噪算法，可以使用Open3D库提供的函数。以下是一个简单的示例代码：

import open3d as o3d

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