pcl下用kdtree求一个点云每个点在另外一个点云上的最近点

你可以使用PCL（Point Cloud Library）中的KdTree来求一个点云中每个点在另外一个点云上的最近点。

首先，你需要创建两个点云对象，分别表示源点云和目标点云。然后，使用KdTree来建立目标点云的索引。

下面是一个示例代码，展示了如何使用KdTree来求解每个点的最近邻点：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

int main ()
{
  // 创建源点云和目标点云
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sourceCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr targetCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  
  // 假设已经将点云数据填充到源点云和目标点云中
  
  // 创建目标点云的KdTree索引
  pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
  kdtree.setInputCloud(targetCloud);
  
  // 对于源点云中的每个点，找到其在目标点云上的最近邻点
  for (const auto& sourcePoint : sourceCloud->points)
  {
    // 定义最近邻搜索的结果变量
    pcl::PointXYZ closestPoint;
    int k = 1; // 只找一个最近邻点
    
    // 搜索最近邻点
    std::vector<int> indices(k);
    std::vector<float> distances(k);
    kdtree.nearestKSearch(sourcePoint, k, indices, distances);
    
    // 获取最近邻点的坐标
    closestPoint = targetCloud->points[indices[0]];
    
    // 在这里可以使用closestPoint来做进一步的处理
    
    // 输出最近邻点的坐标
    std::cout << "Source point (" << sourcePoint.x << ", " << sourcePoint.y << ", " << sourcePoint.z
              << ") closest point in target cloud: (" << closestPoint.x << ", " << closestPoint.y
              << ", " << closestPoint.z << ")" << std::endl;
  }
  
  return 0;
}

请注意，以上代码仅为示例，你需要将其根据你的实际情况进行适当修改。此外，你还需要包含适当的PCL头文件并链接PCL库。