从总体点云中筛除一部分后剩余的点云 c++实现

在C++中，从总体点云中筛选部分点并保留其余点的常见操作通常涉及到遍历数据结构（例如std::vector、pcl::PointCloud等），并对满足条件的点进行复制或存储到新的点云中。这里我们可以假设你有一个包含XYZ坐标和标签的数据结构，并希望基于某些规则（比如标签过滤或坐标阈值）进行筛选。

以下是一个简化的示例，使用PCL（Point Cloud Library）库：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/predicate.h>

// 假设你有这样一个点云类 PointCloud<T>
class MyPointCloud : public pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> {};

int main() {
    // 加载原始点云
    std::string input_filename = "input.pcd";
    pcl::PointCloud<MyPointCloud>::Ptr cloud (new MyPointCloud);
    if (!pcl::io::loadPCDFile(input_filename, *cloud)) {
        PCL_ERROR ("Error reading file %s.\n", input_filename.c_str());
        return -1;
    }

    // 创建一个过滤器，设置条件（例如只保留标签为1的点）
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZRGB> extract;
    extract.setInputCloud(cloud);
    extract.setIndices(pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>::createIndexer(tree));
    
    std::vector<int> indices_to_keep; // 存储要保留的索引
    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
        if (cloud->points[i].label == 1) { // 这里假设label字段存在且是标签
            indices_to_keep.push_back(i); // 添加到保留列表
        }
    }

    // 将选定的索引应用到提取器
    extract.setNegative(false); // 选择positive索引（我们要保留的）
    extract.setInputIndices(indices_to_keep);

    // 创建一个新的点云用于结果
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr filtered_cloud(new MyPointCloud);
    extract.filter(*filtered_cloud);

    // 保存结果
    std::string output_filename = "output.pcd";
    pcl::io::savePCDFile(output_filename, *filtered_cloud, false);

    return 0;
}

请注意，这只是一个基础例子，实际应用中可能需要根据具体需求调整过滤条件。