使用c++实现点云均匀精简算法 代码

在C++中实现点云均匀精简算法通常涉及使用最近邻搜索和数据结构优化，例如KD树或球树等空间分割数据结构。这里提供一个简单的示例，使用FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 实现一个基于K-d树的随机采样算法：

#include <flann/flann.h>
#include <vector>

// 点云数据结构
struct Point {
    double x, y, z;
};

// 创建一个FLANN实例并设置参数
class UniformSubsample {
public:
    UniformSubsample(int num_samples) : flann_index_(new flann::Index<flann::L2 distances>(points_, points_.size(), /*trees*/ 8)) {}

    void add_points(const std::vector<Point>& new_points) {
        points_.insert(points_.end(), new_points.begin(), new_points.end());
        flann_index_->buildIndex();
    }

    std::vector<Point> get_sampled_points() const {
        std::vector<int> indices(num_samples);
        for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
            // 找到距离当前点最近的点，并将其索引添加到结果中
            flann::Matrix<double> query(1, 3);
            query[0] = {rand() % static_cast<double>(points_.size())}; // 随机选择一个查询点作为起点
            flann::Results<double> results;
            flann_index_->knnSearch(query, results, 1); // 查找最近的一个点
            indices[i] = static_cast<int>(results[0][0]); // 转换为原始点索引
        }
        return {points_[indices]};
    }

private:
    flann::Index<flann::L2_distances>* flann_index_;
    std::vector<Point> points_;
};

// 示例用法
int main() {
    int num_samples = 1000;
    UniformSubsample subsampler(num_samples);

    // 添加点云数据...
    std::vector<Point> point_cloud = ...;

    subsampler.add_points(point_cloud);
    auto sampled_points = subsampler.get_sampled_points();

    // ...处理精简后的点云
    // ...

    delete flann_index_; // 记得释放内存

    return 0;
}