本文介绍了点云的基本概念，包括数据表示和可视化，接着讲解了点云数据的预处理，如采样、滤波和归一化。重点讨论了深度学习在点云处理中的应用，如分类任务，并提供了Python示例。文章适合初学者了解维点云处理与深度学习的结合。
点云是一种重要的三维数据表示形式，广泛应用于计算机视觉、机器人学和虚拟现实等领域。本文将介绍从基础的点云数据处理到深度学习应用的维点云处理技术，并提供相应的Python源代码。
- 点云数据表示
点云是由一系列三维点组成的集合。每个点包含位置信息和可能的其他属性，如颜色、法线等。在Python中，我们可以使用NumPy库来表示和处理点云数据。
import numpy as np
# 创建一个简单的点云
points = np.array([[0.1, 0.2, 0.3从零开始学习维点云处理与深度学习
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