点云滤波python代码

以下是一个基于Python的点云滤波代码示例，使用了Open3D库：

import open3d as o3d

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("input_point_cloud.ply")

# 移除离群点
cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0)

# Voxel滤波
voxel_down_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)

# 计算法向量
pcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=0.1, max_nn=30))

# 使用Bilateral滤波平滑法向量
pcd.orient_normals_to_align_with_direction()
pcd.normalize_normals()
pcd_filter = pcd.filter_smooth_simple(number_of_iterations=1)

# 保存结果
o3d.io.write_point_cloud("output_point_cloud.ply", pcd_filter)

这个代码示例中，首先使用统计学方法移除了离群点，然后使用Voxel滤波对点云进行下采样。接着，使用KDTree算法计算点云的法向量，并使用Bilateral滤波平滑法向量。最后，使用filter_smooth_simple进行简单的平滑操作，并将结果保存到文件中。