点云降噪统计学滤波代码

点云降噪通常采用统计学方法，比如最常见的高斯滤波。在Python中，可以使用如PCL (Point Cloud Library) 或者ScanContext这样的库来进行点云数据处理。这里是一个简单的例子，展示如何使用PCL中的`VoxelGrid`和`PassThrough`滤波器进行点云降噪：

from pcl import pcl
import numpy as np

# 假设cloud是原始的点云数据，通常是numpy数组形式
cloud = ...  # PointCloudXYZRGB 类型

# 创建一个VoxelGrid滤波器，设置分辨率和搜索半径
voxel_filter = pcl.pcl_visualization.VoxelGrid()
voxel_filter.set_leaf_size(resolution=0.01, leaf_x=0.01, leaf_y=0.01)  # 调整分辨率
voxel_filter.setInputCloud(cloud)

# 进行滤波
filtered_cloud = voxel_filter.filter()

# 对滤波后的点云进行pass through滤波，去除噪声点
pass_filter = pcl.pcl_filtration.PassThrough()
pass_filter.setInputCloud(filtered_cloud)
pass_filter.setFilterFieldName('x')  # 如果是XYZ数据，过滤字段分别为x,y,z
pass_filter.setFilterLimits(-0.1, 0.1)  # 设置阈值范围，移除超出这个范围的点

clean_cloud = pass_filter.filter()