3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：

1. 去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析，因此需要通过滤波处理加以去除。
2. 提高数据质量：滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度，使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。
3. 局部计算与调整：点云滤波主要通过局部计算的方式，获得一个响应值，然后根据响应值调整点云，比如位置调整，保留或删除某点。

总体而言，对点云进行滤波处理是点云处理中不可或缺的一步，对于提高点云数据的准确性和可靠性，以及后续的点云处理和分析具有重要的意义。

点云滤波在以下场景中会用到：

1. 无人驾驶：在无人驾驶汽车中，需要对激光雷达（LIDAR）获取的点云数据进行滤波处理，以去除噪声和异常值，提高数据质量，并提取出有用的特征信息，以实现精确的感知和定位。
2. 三维重建：在三维重建中，需要对获取的点云数据进行滤波处理，以去除噪声和异常值，并提取出有用的特征信息，以实现精确的三维重建。
3. 人脸识别：在人脸识别中，需要对获取的人脸图像进行滤波处理，以提取出人脸的特征信息，并进行比对和识别。
4. 机器视觉：在机器视觉中，需要对获取的图像进行滤波处理，以去除噪声和异常值，提高图像质量，并提取出有用的特征信息，以实现精确的识别和分类。
5. 环境监测：在环境监测中，需要对获取的大气、水质等环境数据进行滤波处理，以去除噪声和异常值，并提取出有用的特征信息，以实现精确的环境监测和保护。

总之，点云滤波被广泛