要解决"标记的CAR点云KITTI"的问题，可以使用Python和开源库pykitti来处理KITTI数据集。以下是一个示例代码，演示了如何加载KITTI数据集的点云和标记文件，并可视化标记的车辆点云。

首先，你需要安装pykitti库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pykitti

然后，可以使用以下代码加载KITTI数据集的点云和标记文件，并可视化标记的车辆点云：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pykitti

# 设置KITTI数据集的路径
data_path = '/path/to/KITTI/dataset'

# 设置数据集的日期和序列号
date = '2011_09_26'
drive = '0001'

# 加载KITTI数据集
dataset = pykitti.raw(data_path, date, drive)

# 加载点云数据
point_cloud = dataset.get_velo(0)  # 获取第一帧的点云数据

# 加载标记文件
label_data = dataset.get_label_objects(0)  # 获取第一帧的标记数据

# 过滤出标记为车辆的点云
car_points = point_cloud[label_data['type'] == 'Car', :]

# 可视化标记的车辆点云
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(car_points[:, 0], car_points[:, 1], car_points[:, 2], c='r', s=1)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

这个示例代码将加载KITTI数据集中的第一帧点云数据和对应的标记文件，过滤出标记为车辆的点云，并在3D图中可视化这些点云。

请注意，你需要将/path/to/KITTI/dataset替换为你实际的KITTI数据集路径。此外，你还可以根据自己的需求修改代码以适应其他操作，例如遍历数据集的所有帧，加载其他类型的标记对象等。