StatisticalOutlierRemoval 过滤器去除异常值

StatisticalOutlierRemoval 过滤器去除异常值
统计滤波原理：
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，它将计算每个点到最近k个近邻点的平均距离，得到的结果符合高斯分布。接下来，计算所有这些距离的平均值 μ 和标准差 σ 以确定距离阈值 thresh_d ，且 thresh_d = μ + k·σ。 k为标准差乘数。在下一次迭代中，如果这些点的平均邻域距离分别低于或高于该阈值，则这些点将被分类为内点或离群点。
代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>int main (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 填入点云数据pcl::PCDReader reader;// 把路径改为自己存放文件的路径reader.read<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud);std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;std::cerr << *cloud << std::endl;  //打印点云数据的基本信息// 创建滤波器对象pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;sor.setInputCloud (cloud);//每个点要分析的邻居数设置为50，标准差乘数为1。这意味着所有距离查询点的平均距离大于1个标准差的点都将被标记为离群值并删除。sor.setMeanK (50);sor.setStddevMulThresh (1.0);// 输出被计算并存储在 cloud_filtered 中sor.filter (*cloud_filtered);std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;std::cerr << *cloud_filtered << std::endl;//保存结果到文件pcl::PCDWriter writer;writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_inliers.pcd", *cloud_filtered, false);sor.setNegative (true);sor.filter (*cloud_filtered);writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud_filtered, false);return (0);
}

运行结果：

处理之前：

处理之后

去掉的异常点

通过结果可看出，去除异常值的效果比较理想，只是在桌子边缘部分的点云密度偏低的情况下，可能会删除部分稀疏的正常点云数据。
ps:
纯c++实现
https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/117606055

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