pcl::PointCloud<pcl::Normal>

`pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 是 PCL（点云库）中表示法线信息的数据结构。它用于存储点云中每个点的法线向量。

`pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 是一个模板类，其中的类型参数 `<pcl::Normal>` 表示每个点的数据类型是 `pcl::Normal`，即表示法线的数据类型。

`pcl::Normal` 类包含了三个成员变量：`normal_x`、`normal_y` 和 `normal_z`，分别表示法线向量在 x、y、z 方向上的分量。

你可以使用 `pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 对象来存储点云中每个点的法线信息。例如，你可以定义一个 `pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 对象来存储一个点云的法线数据：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>

// 定义一个包含法线信息的点云对象
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);

// 填充法线数据
pcl::Normal normal1;
normal1.normal_x = 0.0;
normal1.normal_y = 0.0;
normal1.normal_z = 1.0;
normals->push_back(normal1);

pcl::Normal normal2;
normal2.normal_x = 0.0;
normal2.normal_y = 1.0;
normal2.normal_z = 0.0;
normals->push_back(normal2);

// 访问法线数据
for (const auto& normal : normals->points) {
    std::cout << "Normal: (" << normal.normal_x << ", " << normal.normal_y << ", " << normal.normal_z << ")" << std::endl;
}

在这个示例中，我们首先定义了一个 `pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 对象 `normals` 来存储法线信息。

然后，我们创建了两个 `pcl::Normal` 对象 `normal1` 和 `normal2`，并分别为它们的成员变量赋值。

接下来，我们使用 `push_back` 函数将 `normal1` 和 `normal2` 添加到 `normals` 点云对象中。

最后，我们可以使用循环遍历 `normals->points` 来访问每个法线数据，并打印出其 x、y、z 分量。

注意，在使用 `pcl::PointCloud<pcl::Normal>` 时，需要包含相应的头文件 `<pcl/point_types.h>` 和 `<pcl/point_cloud.h>`。