（2）完成点云数据格式转换。要求代码（Python/C++）实现。 （3）选择1个点云数据集，选择代码完成至少两种点云滤波方法（如直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、条件滤波器、半径滤波器等），要求代码（Python/C++）实现 请用Python实现

在Python中，我们可以使用PCL (Point Cloud Library) 或相关的点云处理库来实现点云数据格式转换和滤波。以下是基本步骤：

（2）完成点云数据格式转换（Python）：

from pyntcloud import PyntCloud

# 假设我们有原始点云数据（如XYZ格式）
raw_cloud = load_point_cloud("input.pcd")  # 这里假设load_point_cloud函数从文件加载数据

# 转换为另一种格式，比如转换为PCD格式（采用PCL）
pcd = raw_cloud.to_pcl()  # 如果输入是PyntCloud对象，to_pcl()会将其转换成PCL PointCloud2对象

# 写入新文件
pcd.save("output.pcd")

注意：`load_point_cloud()` 和 `save()` 函数取决于实际使用的库和数据源。

（3）点云滤波方法实现（Python，以直通滤波器为例）：

import pcl

def apply_pass_through_filter(point_cloud):
    # 创建直通滤波器
    passthrough = pcl.PCLPointCloud2()
    passthrough.setInputCloud(point_cloud)
    
    # 定义过滤范围（例如，保留所有Z值在0到1之间的点）
    filter_axis = 'z'
    min_value = 0.0
    max_value = 1.0
    passthrough.filter_passthrough_range(min_max=([min_value], [max_value]), axis=filter_axis)

    return passthrough

# 加载点云并应用滤波器
filtered_cloud = apply_pass_through_filter(pcd)

# 可能需要进一步处理，如保存结果
filtered_cloud.save("filtered_output.pcd")

这里我们使用了PCL的直通滤波器（passthrough range filter）。对于其他滤波器，如体素滤波、统计滤波等，PCL库中都有相应的类和方法。