点云去噪算法及实现

介绍
点云是由大量的三维数据点构成的集合，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉和机器人等领域。然而，在采集和处理过程中，点云数据经常包含一些噪声点，这些噪声点会对后续的分析和应用造成影响。因此，点云滤波去噪成为很有必要的操作。

点云滤波去噪方法
在点云滤波去噪领域，有多种方法可供选择，包括统计滤波、半径滤波、高斯滤波等。下面将介绍其中两种常用的方法：统计滤波和半径滤波。

1. 统计滤波
   统计滤波是基于点云中点的邻域统计信息进行噪声点的剔除。常见的统计滤波方法有均值滤波和中值滤波。

均值滤波的原理是计算点云中每个点的邻域点的均值，并用该均值替代原始点的位置。具体步骤如下：

import numpy as np

def mean_filter(point_cloud, k):
    filtered_cloud =