针对单帧pcd点云，提取其中所有的杆状物并保存到一个统一的pcd文件中，C++代码

在C++中，针对单帧PCD点云（Point Cloud Data，一种常见的三维数据存储格式）来提取杆状物体并保存，通常需要利用点云处理库如PCL (Point Cloud Library) 或者使用深度学习库如Open3D。这里是一个基本步骤的示例，假设我们已经有了一个函数用于识别杆状结构：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/filters/approximate_normals.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

// 假设我们有一个名为load_pcd()的函数来读取PCD文件
std::string input_file = "input.pcd";
std::string output_file = "stems.pcd";

// 1. 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (!pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(input_file, *cloud))
{
    std::cerr << "Failed to load PCD file" << std::endl;
    return;
}

// 2. 过滤噪声和预处理
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> grid;
grid.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 调整分辨率
cloud->passThrough(grid);

// 3. 计算点云表面法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(pcl::KDTREE_INDEX);
ne.compute(*cloud);

// 4. 杆状物体检测（这通常是基于形状、尺寸和方向的）
// 假设function_detect_stems()是一个自定义函数
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr stems(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
function_detect_stems(*cloud, *stems);

// 5. 将杆状部分保存到新的PCD文件
if (!pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>(*stems, output_file))
{
    std::cerr << "Failed to save PCD file" << std::endl;
    return;
}

// 输出结果
std::cout << "Stems saved to: " << output_file << std::endl;

//