基于点云的均值滤波算法

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):
    # 创建一个新的点云对象用于存储滤波结果
    filtered_point_cloud