点云数据压缩技术及其实现

点云数据压缩是一种用于减少点云数据存储和传输开销的技术。在计算机视觉、计算机图形学和三维扫描等领域，点云数据被广泛应用于场景重建、物体识别和三维建模等任务。然而，点云数据通常具有大量的点和高维特征，因此其存储和传输成本很高。点云数据压缩技术的目标是在保持数据质量的同时，减小数据的存储和传输开销。

下面将介绍一种基于无损压缩的点云数据压缩方法，该方法使用了点云编码和解码过程，以及使用Python语言实现的示例代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

接下来，我们定义一个函数compress_point_cloud，以实现点云数据的压缩过程：

def compress_point_cloud(point_cloud