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文章目录
- 1 统计滤波原理
- 2 参数说明
- 2.1 返回滤波后的点云和对应的索引
- 2.2 提取滤波后的点云（内点）
- 2.3 提取噪声点云（外点）
- 3 代码实现
- 3.1 直接编写代码行
- 3.2 封装为函数
专栏目录：Open3D点云数据处理（Python）
1 统计滤波原理
三维点云统计滤波（Statistical Outlier Removal Filter）是一种基于统计学原理的滤波方法，其主要思想是使用指定的统计学模型（如高斯分布模型）对点云数据进行建模，并识别出不符合模型的异常点，从而实现去除噪声的效果。具体步骤如下：
对每一点的邻域进行统计分析，基于点到所有邻近点的距离分布特征，过滤掉一些不满足要求的离群点。该算法对整个输入进行 两次迭代：
在第一次迭代中，
- 对于点云中的每