利用导管脊线连续且一阶可微的特性生成导管脊 线点。先找到脊线上任意一点以及该点对应的脊线切向。然后，以脊线切向作为生长方向，不断向前生成新 的脊线点与新的生长方向，直至生长停止。该方法可 以快速获得间隔均匀的有序化的导管脊线点 用 pcl 1.11.1实现上面的方法给出完整代码

在PCL 1.11.1中，我们可以使用`pcl::OrganizedPointCloud`的数据结构和`pcl::MarchingCubes`算法来实现导管脊线的一维生长。这里是一个简化的示例，展示如何基于给定的导管数据和切向量生成脊线点：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/pass_through.h>
#include <pcl/filters/organized_sorting.h>
#include <pcl/meshlab/smoothing/newton_smoothing.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/pipeline/pipeline.h>

using namespace pcl;

// 假设你已经有了一个OrganizedPointCloud类型的点云cloud_in
OrganizedPointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud_out;

// 步骤1：提取导管数据的表面特征
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>());
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(&cloud_in);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setRadiusSearch(radius);

pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new PointCloud<pcl::Normal>);
ne.compute(*cloud_normals);

// 步骤2：选择一个初始生长起点及其切向量
PointXYZRGB start_point;
float start_normal_x, start_normal_y, start_normal_z;
// 假设start_point是已知的初始位置，start_normal是你想要生长的方向

// 步骤3：生长过程
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> growth_points;
grow_skeleton(start_point, start_normal, cloud_normals, cloud_out, growth_points, radius);

// 自定义生长函数
void grow_skeleton(const pcl::PointXYZRGB& start, const Eigen::Vector3f& direction, const PointCloud<pcl::Normal>& normals, OrganizedPointCloud<pcl::PointXYZRGB>& output, PointCloud<pcl::PointXYZRGB>& growth_points, float radius)
{
    growth_points.push_back(start);
    
    while (!growth_points.empty()) {
        pcl::PointXYZRGB current_point = growth_points.back();

        // 计算生长后的下一个点
        pcl::PointXYZRGB new_point(current_point.x + direction.x * radius, current_point.y + direction.y * radius, current_point.z + direction.z * radius);

        // 检查新点是否在组织过的点云范围内
        if (cloud_out.isInside(new_point)) {
            growth_points.push_back(new_point);
            continue;
        }

        // 立即停止生长
        break;
    }

    // 将生长点加入到结果点云中
    for (const auto &point : growth_points) {
        output.addVertex(point);
    }
}

// 最后，保存生成的导管脊线点到PCD文件或其他格式
pcl::io::savePCDFile("output_skeleton.pcd", cloud_out.makeSurfaces());

// 如果需要，进一步优化脊线
// pcl::Pipeline<pcl::OrganizedPointCloud<pcl::PointXYZRGB>> pipeline;
// pipeline.addFilter<pcl::PassThrough<pcl::PointXYZRGB>>(radius, true, false);
// pipeline.addFilter<pcl::OrganizedSorting<pcl::PointXYZRGB>>();
// pipeline.addFilter<pcl::Smoothing<pcl::PointXYZRGB, pcl::NewtonsIterativeSmooth>);
// pipeline.filter(*cloud_out);

注意：上述代码是一个简化版示例，并未包含所有错误检查和边界条件处理。在实际应用中，你需要确保生长过程中不会超出原始点云范围，并可能需要调整生长速度和步长以得到满意的结果。