使用python读取点云rosbag包中名为“lidar_points”的点云话题，提取点云属性intensity大于0的点，并将提取后的点云按照原格式存为rosbag包

在Python中，你可以使用`rospy`和`pcapros`包来读取ROS bag文件，以及`numpy`处理数值操作，如过滤点云。以下是一个简单的步骤描述：

1. 首先，导入所需的库：

import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
import numpy as np
import rosbag

2. 加载并解析 ROS bag 文件中的点云数据：

with rosbag.Bag('your_bag_file.bag') as bag:
    for topic, msg, t in bag.read_messages(topics=['/lidar_points']):
        if isinstance(msg, PointCloud2) and msg.fields[0].name == 'intensity':  # 检查是否包含'intensity'字段
            points = np.frombuffer(msg.data, dtype=np.float32).reshape(-1, msg.point_step)

3. 筛选出 `intensity` 大于 0 的点：

filtered_points = points[points[:, 3] > 0]  # 假设第四个元素对应'intensity'

4. 创建一个新的 PointCloud2 消息，并填充筛选后的点云数据：

new_msg = msg._replace(data=filtered_points.tobytes(), header=msg.header)  # 注意这里需要复制原始header信息

5. 写回新的ROS bag文件：

new_bag = rosbag.Bag('output_bag_file.bag', 'w')
new_bag.write(topic='lidar_points', msg=new_msg, t=t)
new_bag.close()

注意：以上代码假设`PointCloud2`消息的标准数据布局，如果实际点云数据存储格式有所不同，可能需要调整数组索引。同时，`msg.header`部分需确保新生成的消息拥有正确的时间戳和空间框架。