pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True) print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0) new_cloud = pcd.select_by_index(index) o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud]) #这句话是什么意思

这段代码使用了Open3D库读取了一个点云数据文件，并进行了离群点去除操作。具体来说，代码的执行过程如下：

1. `pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000007.pcd",remove_nan_points = True,remove_infinite_points = True)`：读取一个PCD文件，并将其中的NaN和无穷大数据点删除。这里的 `pcd` 对象是一个Open3D库提供的点云数据类型对象。

2. `print('原始点云个数是:',np.array(pcd.points).shape[0])`：输出读入点云数据后点云中的点数。

3. `o3d.visualization.draw_geometries([pcd])`：可视化显示原始点云数据。

4. `cl,index = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors = 50,std_ratio= 1.0)`：对点云数据进行统计学离群点去除，其中 `nb_neighbors` 是指每个点的邻域内点的数量，`std_ratio` 是指点云中的离群点与正常点在统计学上的区别。`remove_statistical_outlier` 函数返回两个对象：`cl` 是 `o3d.geometry.PointCloud` 类型的点云对象，其中被认定为离群点的点已被删除；`index` 是一个列表，其中包含未被删除的点的下标。

5. `new_cloud = pcd.select_by_index(index)`：根据上一步中得到的未被删除的点的下标，从原始点云数据中选取这些点，得到一个新的点云对象 `new_cloud`。

6. `o3d.visualization.draw_geometries([new_cloud])`：可视化显示去除离群点后的点云数据。

最终，这段代码的作用是读取一个点云文件，去除其中的离群点，并可视化显示去除离群点后的点云数据。