本文深入探讨点云的基本概念，讲解如何通过深度传感器获取点云数据，展示点云处理如滤波的操作，以及利用Open3D进行点云数据的可视化。点云在三维重建、目标检测、SLAM等领域有广泛应用。
点云是一种用于描述三维空间中离散点的数据形式。它在计算机视觉、机器人学和计算机图形学等领域中得到广泛应用。本文将介绍点云的基本概念、点云数据的获取、处理和可视化，并提供相应的源代码示例。
- 点云的基本概念
点云是由一组三维坐标点构成的集合，每个点都代表了空间中的一个位置。通常，每个点还可以包含其他属性，如颜色、法向量、强度等。点云可以用于表示实际物体的三维形状，或者作为传感器获取到的环境信息。
- 点云数据的获取
点云数据可以通过多种方式获取，其中包括激光扫描、摄影测量、深度传感器等。下面以深度传感器获取点云数据为例进行介绍。
import numpy as np
import open3d as o3d
# 从深度传感器获取点云数据
def get_point_cloud_from_sensor(
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