点云数据的预处理是关键，均值滤波是一种常用的滤波方法，通过计算每个点邻域内的点均值来平滑点云。Open3D库提供实现，调整参数k控制平滑程度。示例展示如何读取点云，应用均值滤波并保存结果，适用于去除噪声和细节保留的平衡。
点云是一种常见的三维数据表示方法，它可以用来描述物体的形状和结构。然而，在实际应用中，由于各种噪声或不完整的采样，点云数据可能会包含许多离群点或异常值，这会干扰后续的点云处理任务。因此，对于点云数据的预处理非常重要。
在这篇文章中，我们将介绍一种常见的点云滤波算法——均值滤波。均值滤波是一种简单但有效的滤波方法，它通过计算每个点周围邻域内点的均值来平滑点云。
算法实现如下：
import numpy as np
import open3d as o3d
def point_cloud_mean_filter(point_cloud, k):
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