open3d 离群值过滤代码

下面是使用Open3D进行离群点过滤的示例代码：

import open3d as o3d

# 读取点云
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply")

# 可视化点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

# 使用StatisticalOutlierRemoval过滤离群点
cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20,
                                          std_ratio=2.0)

# 根据索引删除离群点
inlier_cloud = pcd.select_by_index(ind)
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud])

在这个示例中，我们首先使用`o3d.io.read_point_cloud()`函数读取点云文件，然后使用`o3d.visualization.draw_geometries()`函数可视化点云。

接下来，我们使用`pcd.remove_statistical_outlier()`函数进行统计离群点过滤，其中`nb_neighbors`参数表示要考虑的邻居点数量，`std_ratio`参数表示离群点的标准偏差阈值。该函数返回两个值：过滤后的点云和删除的离群点的索引。

最后，我们使用`pcd.select_by_index()`函数根据索引选择过滤后的点云，并使用`o3d.visualization.draw_geometries()`函数再次可视化点云。