在使用pcl的贪心算法中，提示无法解析的外部符号

这个问题通常发生在编译链接时找不到相关的库文件或者头文件。你需要检查以下几个方面：

1. 是否正确地包含了相关的头文件。

2. 是否正确地链接了相关的库文件。

3. 是否将相关的库文件路径添加到链接器的搜索路径中。

如果你使用的是CMake，可以在CMakeLists.txt文件中添加以下代码：

find_package(PCL REQUIRED)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

其中，`PCL_INCLUDE_DIRS`和`PCL_LIBRARY_DIRS`分别是PCL库文件和头文件的路径，`PCL_DEFINITIONS`是PCL需要的编译选项。你需要将这些变量添加到你的编译选项中。

如果你手动编译，需要在编译命令中添加相关的选项，例如：

g++ -o myprogram myprogram.cpp -I/path/to/pcl/include -L/path/to/pcl/lib -lpcl_common -lpcl_features ...

其中，`-I`选项指定头文件路径，`-L`选项指定库文件路径，`-lpcl_common`和`-lpcl_features`指定需要链接的库文件。

希望这些信息能帮助你解决问题。

相关问题

pcl报错显示无法解析的外部符号怎么快速定位缺少哪些库

当出现无法解析的外部符号错误时，很可能是因为链接器无法找到该符号所在的库。为了定位缺少哪些库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开错误信息，查看无法解析的外部符号的名称。例如：`error LNK2019: 无法解析的外部符号 xxx`。

2. 使用搜索引擎搜索该符号的名称，找到其所在的库的名称。例如：搜索 `xxx库文档`。

3. 打开该库的文档，查看该库的使用方法和所需依赖库。

4. 检查代码中是否已经包含了该库的头文件和链接该库的库文件。

5. 如果代码中已经包含了该库的头文件和链接该库的库文件，则可能是链接器无法找到该库文件的路径。可以通过添加库文件的路径到系统环境变量或者在项目属性中设置库文件路径来解决。

6. 如果代码中没有包含该库的头文件和链接该库的库文件，则需要将其添加到代码中，并按照该库的文档来使用。

通过以上步骤，就可以快速定位缺少哪些库，解决无法解析的外部符号错误。

PCL harris算法

PCL中的Harris算法是一种特征点提取算法，用于在点云数据中检测角点。该算法基于Harris角点检测算法，通过计算每个点的局部自适应性来确定其是否为角点。

具体来说，该算法首先计算每个点的局部协方差矩阵，然后通过计算矩阵的特征值来确定其局部自适应性。如果一个点的特征值较大，则说明该点周围存在较强的角点结构，因此可以将其作为角点。

PCL中的Harris算法可以通过以下代码进行调用：

pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI> harris;
harris.setInputCloud(cloud);
harris.setNonMaxSupression(true);
harris.setRadius(radius);
harris.setThreshold(threshold);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
harris.compute(*keypoints);

其中，`setInputCloud`用于设置输入点云数据，`setNonMaxSupression`用于设置是否进行非极大值抑制，`setRadius`用于设置计算局部协方差矩阵时的搜索半径，`setThreshold`用于设置角点阈值。