Point cloud outlier removal 点云异常值移除
从扫描设备收集数据时，生成的点云往往包含想要删除的噪声和伪影（artifacts）。本教程介绍了 Open3D 的异常值删除功能。
Prepare input data 准备输入数据
加载点云，使用 voxel_downsample下采样。
print("Load a ply point cloud, print it, and render it")
sample_pcd_data = o3d.data.PCDPointCloud()
pcd = o3d.io.read_point_cloud(sample_pcd_data.path)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd],
zoom=0.3412,
front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
print("Downsample the point cloud with a voxel of 0.02")
voxel_down_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.02)
o3d.visualization.draw_geometries([voxel_down_pcd],
zoom=0.3412,
front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
或者使用 uniform_down_sample 点云下采样，通过收集每n个点。
print("Every 5th points are selected")
uni_down_pcd = pcd.uniform_down_sample(every_k_points=5)
o3d.visualization.draw_geometries([uni_down_pcd],
zoom=0.3412,
front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
Select down sample 选择下采样
下面函数使用 select_by_index ，它采用二进制掩码(binary mash)来仅输出选定的点。所选点和未所选点将可视化。
def display_inlier_outlier(cloud, ind):
inlier_cloud = cloud.select_by_index(ind)
outlier_cloud = cloud.select_by_index(ind, invert=True)
print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ")
outlier_cloud.paint_uniform_color([1, 0, 0])
inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8, 0.8, 0.8])
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, outlier_cloud],
zoom=0.3412,
front=[0.4257, -0.2125, -0.8795],
lookat=[2.6172, 2.0475, 1.532],
up=[-0.0694, -0.9768, 0.2024])
Statistical outlier removal 统计异常值删除
statistical_outlier_removal删除与平均值相比,与其相邻点距离过大的点。它需要两个输入参数：
nb_neighbors，它指定在计算给定点的平均距离时要考虑的相邻要素数。
std_ratio，允许根据点云中平均距离的标准偏差设置阈值水平。此数字越低，过滤器的激进程度就越高,删除的越多。
print("Statistical oulier removal")
cl, ind = voxel_down_pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20,
std_ratio=2.0)
display_inlier_outlier(voxel_down_pcd, ind)
Radius outlier removal 半径异常值删除
radius_outlier_removal移除在给定球体周围具有较少邻居的点。可以使用两个参数来调整筛选器以显示您的数据：
nb_points，允许您选取球体应包含的最小点数。
radius，它定义将用于计算相邻要素的球体的半径。
print("Radius oulier removal")
cl, ind = voxel_down_pcd.remove_radius_outlier(nb_points=16, radius=0.05)
display_inlier_outlier(voxel_down_pcd, ind)
