Open3D 点云密度聚类及结果保存

点云密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）是一种常用的无监督学习算法，用于在点云数据中发现密度相似的聚类。在本文中，我们将介绍如何使用 Open3D 库进行点云密度聚类，并将聚类结果保存。

首先，我们需要安装 Open3D 库。可以通过以下命令使用 pip 安装：

pip install open3d

然后，我们将导入必要的库：

import open3d as o3d
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

接下来，我们准备一个示例点云数据集并加载它。这里我们使用一个简单的二维点云示例，但是同样的方法也适用于三维点云数据。