📊pcl学习｜轻松去除离群点📊

在点云处理的世界里，离群点总是让人头疼。它们就像一群不守规矩的小捣蛋鬼，破坏了整体的数据美感和分析精度。今天，就让我们用PCL（Point Cloud Library）来搞定这些“小麻烦”吧！✨

首先，确保你的环境已经配置好PCL库，这是成功的第一步。接着，我们可以使用`remove outliers`功能，它是专门用来剔除那些偏离正常范围的点。通过设置邻域点的数量以及标准差倍数，就能精准地筛选出需要保留的核心数据啦！🔍

举个例子：假如你在扫描一个物体时，背景杂点太多，这时候就可以调用`StatisticalOutlierRemoval`类，它会基于统计学原理自动识别并移除异常值。简单几步操作，点云立刻变得干净整洁，是不是很神奇？🌟

记得保存每次优化后的结果哦，这可是提升后续建模质量的关键一步呢！💡 点云处理 PCL学习 离群点删除