使用c++写一段对点云使用移动最小二乘算法进行平滑处理的代码\

在C++中，使用移动最小二乘法（Moving Least Squares，MLS）对点云进行平滑处理通常涉及到一些数学计算，特别是对于每个点周围的小范围数据进行拟合。以下是一个简单的示例，展示如何在一个二维空间中使用 MLS 算法：

#include <vector>
#include <Eigen/Dense>

// 定义一个二维点结构体
struct Point {
    double x, y;
};

// MLS 函数核心部分，输入是邻域内的点和权重
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> mls_smooth(const std::vector<Point>& cloud, const int radius, const std::vector<double>& weights) {
    int n = cloud.size();
    Eigen::MatrixXd A(n, 2);
    Eigen::VectorXd b(n);

    // 填充矩阵 A 和向量 b
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        int idx = std::clamp(i - radius, 0, n - 1);
        A.row(i) << weights[idx], cloud[idx].x, weights[idx], cloud[idx].y;
        b[i] = cloud[idx].z; // 假设我们有3D坐标，这里的 'z' 表示高度
    }

    // 计算平滑后的点
    Eigen::VectorXd smoothed_point = A.colPivHouseholderQr().solve(b);
    return smoothed_point.head(2); // 返回平滑后的x, y值
}

// 示例：平滑一个点云
std::vector<Point> smooth_cloud(const std::vector<Point>& input Cloud, int radius, const std::vector<double>& weights) {
    std::vector<Point> outputCloud(input.size());
    
    for (size_t i = 0; i < input.size(); ++i) {
        outputCloud[i].x = mls_smooth(input, radius, weights)[0];
        outputCloud[i].y = mls_smooth(input, radius, weights)[1];
    }
    return outputCloud;
}