为了预测激光雷达点云中的高度，我们对提取出的目标点云部分进行处理。我们知道，每个三维点都是由一个坐标构成，（x，y，z）则是每个点的坐标。要想求出点云的高度统计，我们需要将每个点的z坐标单独提取出来，进行统计。所以写出程序，不管x和y坐标，只提取出每个点的z坐标，相当于将点全部聚集到z轴上，然后统计出z轴上的点的高度，并画出直方图。 按照上述步骤操作，我们可以得到每一个目标点云的直方统计图，如图所示是几个例图。润色上述文字

为了预测激光雷达点云中的高度，我们需要对提取出的目标点云进行处理。每个三维点都是由一个坐标构成，其中z坐标表示点的高度。因此，我们需要编写程序来提取每个点的z坐标，并进行统计。

具体步骤如下：
1. 获取目标点云数据。
2. 遍历每个点，获取其z坐标。
3. 将z坐标存储到一个列表中。
4. 统计列表中每个值的出现次数，即每个高度的点的个数。
5. 画出直方图，横轴为高度，纵轴为点的个数。

下面是一个Python示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取点云数据，假设点云数据存在一个名为'points'的numpy数组中
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 提取z坐标
z_coords = points[:, 2]

# 统计每个高度的点的个数
height_counts = np.bincount(z_coords.astype(int))

# 画出直方图
plt.bar(range(len(height_counts)), height_counts)
plt.xlabel('Height')
plt.ylabel('Point Count')
plt.show()

这段代码可以实现对点云数据的处理，统计出每个高度的点的个数，并画出直方图。