std::vector<std::vector<POINTS>>

std::vector<std::vector<POINTS>> 是一个二维向量，其中每个元素都是一个向量，而每个向量中的元素是 POINTS 类型的对象。std::vector 是 C++ 标准库中的容器类，用于存储和操作动态数组。它提供了一系列的成员函数和操作符，可以方便地对向量进行增删改查等操作。

相关问题

lidar_msgs::Objects PointsCluster::Pub(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &data_in) { std::vector<points> data; data = CloudToPoints(data_in); // LOG(INFO) << data.size(); std::vector<std::vector<points>> indices = dbscan_->Clustering(data); lidar_msgs::Objects objs; int idx = 0; if (0) { fstream outline1; outline1.open("/home/wj/code/perception/tool/test_julei/" + std::to_string(0) + ".txt", ios::ate | ios::out); for (auto p : data) { outline1 << std::setprecision(10) << p.x << "," << p.y << "," << p.z << "\n"; } } if (indices.empty()) { return objs; }

这段代码是PointsCluster类中的一个名为Pub的函数。它接收一个指向pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>对象的指针data_in作为参数，并返回一个lidar_msgs::Objects对象。

首先，它创建了一个名为data的vector，用于存储将data_in转换为自定义类型points的数据。然后，通过调用CloudToPoints函数将data_in转换为points类型的数据并将其存储在data中。

接下来，它调用dbscan_->Clustering函数对data进行聚类，并将聚类结果存储在indices中。这个函数可能是DBSCAN类中的一个成员函数，它将数据点分为不同的簇，并返回每个簇的索引。

然后，它创建了一个lidar_msgs::Objects对象objs，并初始化idx为0。

接下来是一个if语句，它判断条件为0，但这个条件始终为false，所以if语句内的代码块不会被执行。这段代码可能是用于调试或记录数据的测试代码。

接着是另一个if语句，它判断indices是否为空。如果indices为空，说明没有找到任何簇，那么函数会直接返回objs对象。

总结起来，这段代码的功能是将输入的点云数据进行聚类，并返回聚类结果。如果没有找到任何簇，会返回一个空的lidar_msgs::Objects对象。

std::vector<std::vector<double>> points 声明之后，怎么设置行列

可以使用`resize`函数设置行列，示例代码如下：

std::vector<std::vector<double>> points; // 声明一个二维数组

int rows = 3, cols = 4; // 设置行列
points.resize(rows); // 设置行数

for (int i = 0; i < rows; i++) {
    points[i].resize(cols); // 设置列数
}

该代码先声明了一个二维数组`points`，然后设置了行数为3，列数为4。接着使用`resize`函数设置了行数为3，然后在循环中对每行设置了列数为4。这样就创建了一个3行4列的二维数组。你可以根据实际需求修改行列数。