PCL 提取两片点云的重叠部分并保存

PCL（Point Cloud Library），是一个开源的点云处理库，主要用于计算机视觉和机器人感知领域。如果你想从两个点云中提取它们的重叠部分，PCL提供了一系列的功能可以实现这个任务。

首先，你需要加载两个点云数据到PCL的数据结构中，比如PointCloud 或 PointCloud2。然后，你可以使用`pcl::ExtractIndices` 类配合 `pcl::RegionGrowing` 或 `pcl::VoxelGrid` 等算法来找到两个点云的交集区域。`Region Growing` 是一种基于种子点扩展的方式来寻找相似的点，而 `Voxel Grid` 则是通过划分网格空间来进行近似匹配。

步骤大致如下：
1. 导入必要的PCL模块：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>

2. 加载点云：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1 (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2 (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读取两个PCD文件
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud2.pcd", *cloud2);

3. 创建并应用过滤器提取交集：

pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
pcl::PointIndices indices;
// 检查交集
if (pcl::intersectsPointCloud(*cloud1, *cloud2, indices))
{
    extract.setInputCloud(cloud1);
    extract.setIndices(indices);
    extract.filter(*intersectionCloud); // intersectionCloud保存重叠部分
}
else
{
    std::cout << "No overlap found.\n";
}

4. 保存结果：

std::string filename = "overlap.pcd";
pcl::io::savePCDFileBinary ("", *intersectionCloud, filename.c_str());

记得在实际操作前检查输入文件是否存在，并确保点云类型兼容。完成后，你将得到一个名为"overlap.pcd"的新点云文件，它包含了两个原始点云的重叠部分。