open3D 中remove_statistical_outlier详解

在Open3D中，remove_statistical_outlier是一个函数，用于从点云数据中去除统计上的异常值。该函数可以通过以下方式调用：

import open3d as o3d

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

# 去除异常值
pcd_filtered, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20,
                                                    std_ratio=2.0)

其中，`nb_neighbors`是指在计算均值和标准差时考虑的点的数量。`std_ratio`是一个阈值因子，用于确定哪些点被认为是异常值。具体来说，如果一个点的距离均值的标准差超过`std_ratio`，那么它就被认为是异常值。

函数返回的是一个新的点云数据`pcd_filtered`，其中已经去除了异常值，以及一个索引数组`ind`，用于表示哪些点被保留下来了。

需要注意的是，remove_statistical_outlier函数只适用于点云数据，不能用于其他类型的数据。另外，该函数只能去除统计上的异常值，无法处理其他类型的异常值。如果需要去除其他类型的异常值，需要使用其他的方法。

相关问题

remove_statistical_outlier

`remove_statistical_outlier` 也是用于点云数据处理的函数，它的作用是移除点云中的统计离群点。该函数同样用于点云数据的预处理，以去除噪声和异常点，提高点云数据的质量。具体来说，该函数会基于给定的均值距离和标准差倍数，计算每个点周围的邻居点的平均距离和标准差，并将距离超过平均距离一定倍数的点视为离群点进行移除。该函数相比于 `remove_radius_outlier` 拥有更好的效果和更广泛的应用场景。

pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True) print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0) new_cloud = pcd.select_by_index(index) o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud]) #这句话是什么意思

这段代码使用了Open3D库读取了一个点云数据文件，并进行了离群点去除操作。具体来说，代码的执行过程如下：

1. `pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True)`：读取一个PCD文件，并将其中的NaN和无穷大数据点删除。这里的 `pcd` 对象是一个Open3D库提供的点云数据类型对象。

2. `print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0])`：输出读入点云数据后点云中的点数。

3. `o3d.visualization.draw_geometries([pcd])`：可视化显示原始点云数据。

4. `cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0)`：对点云数据进行统计学离群点去除，其中 `nb_neighbors` 是指每个点的邻域内点的数量，`std_ratio` 是指点云中的离群点与正常点在统计学上的区别。`remove_statistical_outlier` 函数返回两个对象：`cl` 是 `o3d.geometry.PointCloud` 类型的点云对象，其中被认定为离群点的点已被删除；`index` 是一个列表，其中包含未被删除的点的下标。

5. `new_cloud = pcd.select_by_index(index)`：根据上一步中得到的未被删除的点的下标，从原始点云数据中选取这些点，得到一个新的点云对象 `new_cloud`。

6. `o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud])`：可视化显示去除离群点后的点云数据。

最终，这段代码的作用是读取一个点云文件，去除其中的离群点，并可视化显示去除离群点后的点云数据。