在三维点云(geometry.PointCloud)中实现最远点下采样(farthest point down sample)算法。该算法会从点云中抽取一组均匀且代表性的点集，保留原始数据集的结构信息，提高处理效率。
import open3d as o3d
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
# 加载点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd")
# 应用farthest_point_down_sample
down_pcd = pcd.farthest_point_down_sample(n)
其中，n为下采样后点云的点数。
farthest_point_down_sample方法有以下参数:
以下代码展示了如何使用farthest_point_down_sample方法对点云进行下采样，并用于数据可视化。
import open3d as o3d
# 加载点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("cloud.pcd")
# 应用farthest_point_down_sample
down_pcd = pcd.farthest_point_down_sample(n=100)
# 可视化
o3d.visualization.draw_geometries([down_pcd])
注：draw_geometries是open3d.visualization模块中的函数，可用于数据可视化。