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摘要：本文介绍了使用Open3D库进行点云数据处理的基本操作。首先展示了如何加载和显示自带点云数据，然后演示了坐标轴可视化功能。接着详细讲解了点云的平移、旋转等几何变换操作，以及通过直通滤波实现点云裁剪的方法。文章还介绍了三种点云滤波技术：统计滤波去除离群点、体素滤波降采样、半径滤波剔除噪声点。最后展示了Octree和VoxelGrid两种点云空间划分结构的构建方法。所有操作均配有代码示例和可视化效果图，为点云处理提供了实用参考。（150字）

点云识别模型主要分为四类：基于点直接处理（如PointNet、DGCNN）、基于体素化（如VoxelNet）、基于多视图（如MVCNN）以及混合方法（如PointPillars）。主流模型包括PointNet++（分层特征学习）、DGCNN（动态图卷积）、PointTransformer（自注意力机制）和PV-RCNN（点体素融合）等。这些模型通过不同方式处理点云的无序性和稀疏性，广泛应用于分类、分割和目标检测任务。开源框架如Open3D-ML和MMDetection3D提供了模型集成支持。