本文概述了点云数据处理的关键步骤，包括点云滤波以去除噪声，特征提取用于目标检测和识别，以及点云配准在三维重建中的应用。文中提供了基于PCL库的滤波、法线估计和ICP配准的代码示例。
点云数据是三维空间中离散点的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等领域。在点云数据处理过程中，涉及到诸多任务，如点云滤波、特征提取、配准等。本文将概述常见的点云数据处理方法，并提供相应的源代码示例。
- 点云滤波
点云滤波是点云数据预处理的重要步骤，旨在去除不必要的噪声和离群点，提升后续处理的效果。其中，统计滤波是最常见的方法之一。通过计算点云的邻域统计信息来判断其是否为噪声或离群点，并进行相应的处理。以下是基于PCL库的统计滤波的代码示例：
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
// 输入为原始点云cloud，输出为滤波后的点云cloud_filtered
pcl::PointCloud<pcl
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