PCL1.8.1进行点云变化检测的C++代码

以下是使用PCL1.8.1进行点云变化检测的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

int main (int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("input_cloud.pcd", *cloud_in) == -1) //* load the file
    {
        PCL_ERROR ("Couldn't read file input_cloud.pcd \n");
        return (-1);
    }

    // 过滤点云数据
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    pass.setInputCloud (cloud_in);
    pass.setFilterFieldName ("z");
    pass.setFilterLimits (0.0, 1.0);
    pass.filter (*cloud_out);

    // 点云变换
    pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
    icp.setInputSource (cloud_in);
    icp.setInputTarget (cloud_out);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
    icp.align (Final);

    // 可视化
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("ICP example");
    viewer.addPointCloud (cloud_in, "cloud_in");
    viewer.addPointCloud (cloud_out, "cloud_out");
    viewer.addPointCloud (Final.makeShared(), "cloud_transformed");
    viewer.spin ();

    return (0);
}

该示例中首先加载点云数据，然后使用PassThrough滤波器进行过滤，将点云数据限制在z方向上[0,1]的范围内。接着使用IterativeClosestPoint算法进行点云变换，最后可视化显示原始点云、过滤后的点云和变换后的点云。