精确度优化：点云处理技术的改进

点云是由三维空间中的离散点组成的数据集合，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉和机器人学等领域。优化点云处理的精确度是提高这些应用性能的关键。本文将介绍一些常见的点云处理技术，并提供相应的源代码示例。

1. 点云滤波
   点云滤波是点云预处理的一项重要技术，旨在去除噪声、平滑点云数据并提取感兴趣的结构。一种常见的点云滤波方法是统计滤波（Statistical Filtering），它基于邻域统计信息来判断点是否为噪声。下面是一个使用统计滤波的示例代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd")

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