给我一个用PCL库和C++计算两个点云之间垂直度的代码

以下是使用PCL库和C计算两个点云之间垂直度的代码示例：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

// 加载点云数据
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);

// 计算法向量
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud1);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud1_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(.03);
ne.compute(*cloud1_normals);

ne.setInputCloud(cloud2);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud2_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.compute(*cloud2_normals);

// 计算两个点云之间的垂直度
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud1);
icp.setInputTarget(cloud2);
icp.setMaximumIterations(50);
icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);
icp.align(*cloud1);

Eigen::Matrix4f transformation = icp.getFinalTransformation();
Eigen::Vector3f normal1 = transformation.block<3, 1>(, ) * cloud1_normals->points[].getNormalVector3fMap();
Eigen::Vector3f normal2 = cloud2_normals->points[].getNormalVector3fMap();

float verticality = normal1.dot(normal2);

std::cout << "两个点云之间的垂直度为：" << verticality << std::endl;

注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改。