octree点云下采样

### 使用八叉树 (Octree) 对点云进行下采样

八叉树是一种有效的空间划分技术，在点云处理领域广泛应用。通过将三维空间划分为多个体素（voxel），可以高效地下采样点云数据，减少冗余信息并提高后续处理效率。

#### Octree 下采样的基本原理

当应用 Octree 进行点云下采样时，程序会按照指定分辨率创建一个八叉树结构[^1]。每个节点表示一定范围内的子空间，而叶子节点则对应具体的体素单元。对于落入同一体素内的所有点，仅保留其中一个作为代表点，从而实现了有效降维：

// 创建八叉树实例，并设置最大深度和分辨率参数
octree->setInputCloud(cloud);
octree->addPointsFromInputCloud();

// 定义下采样函数，遍历所有叶节点获取中心点
std::vector<int> indices;
for(auto it = octree->leaf_begin(); it != octree->leaf_end(); ++it){
    pcl::PointXYZRGB point;
    if(it.getLeafContainer().getApproximateCentroid(point)){
        downsampled_cloud.push_back(point);  
    }
}

此过程不仅简化了原始点集，还保持了几何特性的一致性，适用于多种应用场景如点云配准、目标识别等任务。

为了优化性能，建议预先设定合理的分辨率阈值，使得单个体素内不会存在过多点位堆积现象；同时注意平衡精度需求与运算成本之间的关系[^4]。

此外，针对特定场合下的特殊要求——比如避免边界效应造成的信息丢失问题，则可以在删除交界处重复点之前先做适当扩展处理，确保重要特征得以完整保存。