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【点云StatisticalOutlierFilter】python-pcl:去除离群点
阅读量:204 次
发布时间:2019-02-28

本文共 913 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

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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