【点云StatisticalOutlierFilter】python-pcl：去除离群点-白红宇

【点云StatisticalOutlierFilter】python-pcl：去除离群点

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发布时间：2019-02-28

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点云去除离群点

方法：StatisticalOutlierFilter

原理：使用K近邻方法找到点云中每个点k近邻，计算出标准距离；设置俩个点之间距离超过标准距离*std倍数的为离群点。

结果：将点云分为俩部分，内点以及离群点。通过设置 set_negative 可保存离群点的点云文件，也可保存内点点云文件。

官方示例效果如下：

原始点云：

在这里插入图片描述

内点点云：

在这里插入图片描述

离群点云：

在这里插入图片描述

可以看到柱子腿旁边的离散的点被去掉了。

官方数据集的效果比较好，具体应用到自己的数据集上，点云密度太大，一个是耗时，另一个效果也不是那么好。

# -*- coding: utf-8 -*-# http://pointclouds.org/documentation/tutorials/statistical_outlier.php# http://svn.pointclouds.org/data/tutorials/table_scene_lms400.pcd# 
   <离群点去除，并分别存储不同的文件>
     import pcldef main():    p = pcl.load("D:/tests/tutorials/table_scene_lms400.pcd")    # 使用K近邻的50个点计算标准距离，距离超过标准距离1倍的被认为是离群点    fil = p.make_statistical_outlier_filter()    fil.set_mean_k(50)    fil.set_std_dev_mul_thresh(1.0)    pcl.save(fil.filter(),             "D:/tests/tutorials/table_scene_lms400_inliers.pcd")    fil.set_negative(True) #保存不满足条件的，即离群点文件    pcl.save(fil.filter(),             "D:/tests/tutorials/table_scene_lms400_outliers.pcd")if __name__ == "__main__":    main()

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