PCL模型滤波器：基于点云库的数据处理技术

点云数据处理在计算机视觉和机器人领域中具有重要意义。而PCL（Point Cloud Library）作为一个开源的点云库，提供了一系列丰富的功能和算法，用于处理和分析点云数据。其中，模型滤波器是PCL中常用的数据处理技术之一，用于去除噪声、平滑点云、提取特定形状等任务。

模型滤波器是PCL中的一个模块，用于对点云数据进行滤波处理。具体而言，它基于统计学和几何模型，通过对点云数据进行建模和估计，实现对噪声的去除和点云形状的提取。下面将介绍几种常见的PCL模型滤波器及其用法。

1. 统计滤波器（Statistical Outlier Removal Filter）
   统计滤波器通过计算每个点的邻域点的统计特征，识别并去除点云中的离群点。它基于点云数据的统计性质，如点的密度和平均距离等。以下是一个使用统计滤波器的示例代码：

#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>

pcl::PointCloud<pcl