如何利用PCL库在C++中实现点云数据的统计滤波，以去除噪声并检测离群点？请提供详细的代码示例。

在点云处理领域中，统计滤波是去除噪声和离群点的常用技术。借助PCL库，我们可以有效地处理3D点云数据。下面是一个详细的C++代码示例，展示了如何使用PCL中的`StatisticalOutlierRemoval`类来实现统计滤波，并去除点云数据中的噪声和离群点。

参考资源链接：[C++实现点云统计滤波：去噪与离群点检测](https://wenku.csdn.net/doc/4cedaowio7?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了PCL库。然后，你可以在你的C++项目中包含以下代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>

int main(int argc, char** argv) {
    // 创建点云对象指针
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 加载点云文件
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(

参考资源链接：[C++实现点云统计滤波：去噪与离群点检测](https://wenku.csdn.net/doc/4cedaowio7?spm=1055.2569.3001.10343)