用python实现：对于提取的平面点云，通过外接矩形面积近似作为平面点云面积，并经验性地设置面积阈值 s( 0. 02 m2 ) ，剔除面积较小的平面，将其放回至剩余点云中。

以下是用Python实现对提取的平面点云进行面积剔除的示例代码：

import open3d as o3d

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

# 进行点云平面剔除
plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01, ransac_n=3, num_iterations=1000)
inlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers)

# 计算平面点云面积
bbox = inlier_cloud.get_axis_aligned_bounding_box()
area = bbox.volume()

# 进行面积剔除
if area < 0.02:
    outlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers, invert=True)
else:
    outlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers)
    
# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud, outlier_cloud])

在这段代码中，我们首先使用`segment_plane`函数进行点云平面剔除，得到平面点云。然后，使用Open3D库中提供的`get_axis_aligned_bounding_box`函数计算平面点云的外接矩形框，并计算其面积。根据设定的面积阈值，判断平面点云的面积是否较小，如果小于阈值，就将其从剩余点云中剔除；否则，就保留平面点云。最终结果通过可视化函数`draw_geometries`进行展示。