三维点云处理03-Radius Outlier Remove代码实现

三维点云处理03-Radius Outlier Remove代码实现

半径滤波思想

	设定一个固定的半径范围，对每个点在该半径范围内查找最近点，并设定最近点最低数量阈值，
	如果某个点在该半径范围内的最近点的数量小于该最低数量阈值，则认为该点为离群点，去除

代码实现

import os
import numpy as np
import open3d as o3d
from pyntcloud import PyntCloud


def radius_outlier_remove(pcd,dis,k):
	'''
	半径滤波去除
	'''
	#建立KDTree
	pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)
	
	#获得输入点云的总数
	N = len(pcd.points)
	
	#记录滤波后的点云idxs
	idxs = []
	
	#遍历所有点，保存满足半径滤波条件的点
	for i in range(N):
		#RNN获得最近邻
		[k,idx,_] = pcd_tree.search_radius_vector_3d(pcd.points[i],dis)
		num = len(idx)
		if num >= k:
			idxs.append(i)
	
	points = pcd.points[idxs]
	return points
	
	
def main(point_cloud_filename):
	'''
	主函数：
	输入：点云文件名
	'''
	#从文件中加载点云
	point_cloud_pynt = PyntCloud.from_file(point_cloud_filename)
	point_cloud_o3d = point_cloud_pynt.to_instance("open3d",mesh=False)
	#从点云中获取点
	points = point_cloud_pynt.points

	#调用子函数进行半径滤波，并获得滤波后的点云
	filtered_points = radius_outlier_remove(point_cloud_o3d,dis,k)