PCL利用点云生成数字高程模型（DEM）C++ 示例代码

PCL (Point Cloud Library) 是一个开源的点云处理库，主要用于计算机视觉和机器人技术中的3D数据处理。要在 C++ 中使用 PCL 生成数字高程模型 (DEM)，你需要先安装 PCL，并理解其对点云数据的操作流程，特别是涉及到地面分割和高度计算的部分。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 首先，需要包含必要的 PCL 库头文件：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/passThrough.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/point_cloud.h>

2. 加载点云数据：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (!pcl::io::loadPCDFile("your_pointcloud.pcd", *cloud)) {
    std::cerr << "Error loading point cloud file." << std::endl;
}

3. 数据预处理：例如，通过 PassThrough 滤波器去除无关噪声点，然后进行统计去噪：

pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
pass.setInputCloud(cloud);
pass.setFilterFieldName("z");
pass.setFilterLimits(-1, 1); // 设置Z轴范围作为高度
pass.filter(*cloud);

pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(50);
sor.setStddevMulThresh(1.0);
sor.filter(*cloud);

4. 计算高度并创建 DEM：

// 假设你已经找到一个合适的表面表示，比如最低高度对应的点
float min_height = *std::min_element(cloud->points.begin(), cloud->points.end(), [](const pcl::PointXYZ &a, const pcl::PointXYZ &b) { return a.z < b.z; });
pcl::PolygonMesh mesh;
// 这里需要一些算法来将剩余的点连接成网格，并赋予它们高度
// 可能需要用到像 marching cubes 算法或者其他3D建模库如OGRE、VTK等
mesh.cloud = *cloud; // 将处理过的点云赋给 PolygonMesh 的点云部分
mesh.vertices.push_back(pcl::PointXYZ(min_height, min_height, min_height)); // 添加最低高度点到网格
// 创建并填充DEM数据结构
// ...

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要更复杂的表面寻找和网格生成算法。此外，PCL 并未直接提供用于创建 DEM 的函数，上述步骤展示了基本思路。