无人机激光雷达点云数学形态学滤波算法实现流程

基于无人机的激光雷达点云处理中，数学形态学滤波算法可以用于去除离群点和噪声，提高点云数据的质量。其实现流程如下：

 1. 读取点云数据
import pcl
cloud = pcl.load('point_cloud.pcd')

# 2. 对点云进行体素滤波
voxel_filter = cloud.make_voxel_grid_filter()
voxel_filter.set_leaf_size(0.01, 0.01, 0.01)
cloud_filtered = voxel_filter.filter()

# 3. 对点云进行形态学滤波
morph_filter = cloud_filtered.make_morphological_filter()
morph_filter.set_operator(pcl.MorphologicalOps.Erode)
morph_filter.set_kernel_size(3, 3, 3)
cloud_filtered = morph_filter.filter()

# 4. 保存滤波后的点云数据
pcl.save(cloud_filtered, 'filtered_point_cloud.pcd')

其中，体素滤波可以将点云数据离散化，减少数据量，形态学滤波可以通过膨胀和腐蚀操作去除离群点和噪声。