0.展示效果

滤波之前

1.算法原理

半径滤波原理非常直观，主要用于平滑三维点云数据并去除离群点。

1. 设定搜索半径：首先，为每个点设定一个搜索半径r。这个半径定义了该点周围的一个球形区域。
2. 计算邻域点数：接着，计算每个点在其搜索半径r内的邻近点的数量。
3. 判断与过滤：根据设定的近邻点个数阈值m，判断该点是否应保留。如果搜索半径r内的邻近点数量大于或等于m，则该点被保留；否则，该点被视为离群点并被删除。

举个例子，假设我们设定了搜索半径r为某个值，并设定近邻点个数阈值m为2。那么，对于点云中的每个点，如果其周围r范围内的邻近点数量少于2个，这个点就会被视为离群点并被删除。

半径滤波的优点是简单易行，可以有效地去除点云中的噪声和离群点。然而，其效果也受到搜索半径和近邻点个数阈值的影响。如果搜索半径设置得太小，可能会去除过多的有用信息；如果设置得太大，可能会保留过多的噪声。

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