点云地面分割代码
点云地面分割是一个相对复杂的问题。

以下是Python代码实现的一种解法：
```
import open3d as o3d
import numpy as np
import time
# 读入点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")
# 创建平面模型
plane_model, inliers =
pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01,
ransac_n=3,
num_iterations=1000) # 对初始点云数据进行地面分割
ground_points = np.asarray(pcd.points)[inliers]
non_ground_points =
np.asarray(pcd.points)[np.logical_not(inliers)]
# 可视化分割结果
pcd_ground = o3d.geometry.PointCloud()
pcd_ground.points = o3d.utility.Vector3dVector(ground_points) pcd_non_ground = o3d.geometry.PointCloud()
pcd_non_ground.points =
o3d.utility.Vector3dVector(non_ground_points)
pcd_ground.paint_uniform_color([1, 0, 0])
pcd_non_ground.paint_uniform_color([0, 1, 0])
o3d.visualization.draw_geometries([pcd_ground,
pcd_non_ground])
```
该代码使用了Open3D库中的建模方法，其中`segment_plane`方法用于从点云中分割出平面模型。

通过平面模型，我们可以将点云数据中的地面和非地面点进行分割。

在上述代码中，`distance_threshold`参数控制了平面模型的精度，`ransac_n`参数为每次随机采样的点的数量，`num_iterations`参数为RANSAC算法的迭代次数。

值得注意的是，该代码实现的方式并不是最优的，对于更大的点云数据，很难直接应用在实际场景中。

如果要使用在真实应用中，需要考虑到算法的速度和准确性。