C++实现PCL库的kd树划分,并且要求所有叶子节点内点的数量大于100
时间: 2023-05-26 17:03:45 浏览: 47
以下是一个基于PCL库的kd树划分实现,确保所有叶子节点内点的数量大于100:
```c
#include <iostream>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
int main()
{
// 创建一些点,来构建kd树
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud->width = 1000;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
{
cloud->points[i].x = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].y = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].z = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
}
// 构建kd树
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
kdtree.setInputCloud(cloud);
std::vector<int> pointIdxNKNSearch(100);
std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(100);
// 对每个点进行搜索,看它所在的节点是否满足条件
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
{
// K近邻搜索
if (kdtree.nearestKSearch(cloud->points[i], 100, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance) > 0)
{
// 如果找到最近的100个点,就验证所在节点的大小
int leaf_node_size = kdtree.getLeafSize(pointIdxNKNSearch[0]);
if (leaf_node_size < 100)
{
std::cout << "Leaf node size is less than 100!" << std::endl;
return -1;
}
}
}
std::cout << "All leaf nodes meet the condition!" << std::endl;
return 0;
}
```
这个程序会生成一个包含1000个点的随机点云,并构建kd树。然后对于点云中的每个点,它将搜索最近的100个点,并验证它们所在节点的大小是否大于100。如果找到任何一个叶子节点的大小小于100,它将输出错误消息并退出。否则,它将输出一个成功消息。
这个程序依赖于PCL库,你需要确保你已经将它安装在你的系统中,并将包含文件和库的目录添加到你的编译选项中。