Open3D处理点云：深度学习中剔除无效数据
本文介绍了在机器学习中如何使用Open3D库去除点云数据中的无效点。无效点可能由传感器问题引起，影响模型训练。通过导入PLY格式点云，可视化数据，检测并删除包含NaN值的点，然后重新可视化处理后的点云，确保无效点已成功移除，从而提升模型的准确性和稳定性。
Open3D点云处理：深度学习中移除无效点
在机器学习中，点云数据是一种常见的输入形式。然而，由于传感器或其他原因，点云数据中可能会存在一些无效的点。这些点会对模型训练产生负面影响，因此我们需要将这些无效点从点云中删除。在本文中，我们将使用Open3D库来演示如何删除点云中的无效点。
首先，我们需要导入所需的库和点云数据。这里我们选择一个PLY格式的点云进行演示。
import open3d as o3d
import numpy as np
pcd = o3d.io.read_point_cloud("example.ply")
下一步是可视化点云数据以了解其结构。可以使用以下代码将点云可视化：
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