pcl::PCDWriter writer; std::string fileName = "PointCloudFrame" + std::to_string(frameItem) + ".pcd"; writer.write(fileName, *cld); if(saveFrameIndex == frameItem) { int Num = cld->points.size(); std::ofstream zos(saveFileName); for (int i = 0; i < Num; i++) { zos << cld->points[i].x << "," << cld->points[i].y << "," << cld->points[i].z << "," << cld->points[i].intensity << "," << cld->points[i].timestamp << "," << cld->points[i].ring << std::endl; } }

这段代码使用了PCL库中的PCDWriter类来将点云数据写入到PCD文件中。其中，*cld是一个指向点云数据的指针，fileName是要保存的PCD文件名。调用writer.write函数将点云数据写入到PCD文件中。

在if语句中，如果saveFrameIndex等于frameItem，则会将点云数据保存到文本文件中。具体的保存方式是打开一个名为saveFileName的文本文件，然后依次将每个点的x、y、z坐标、强度、时间戳和环号写入文件中，每行以逗号分隔。这个保存方式是一种简单的文本格式，可以方便地读取和处理，但是相比于PCD格式来说，文件大小会更大，读写速度可能会慢一些。

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int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ> octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector<PointT, AlignedPointT> voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }

这段代码主要是使用PCL库对一个点云数据进行体素化处理。首先，通过`pcl::io::loadPCDFile`函数加载了一个点云文件"cloud71_icp_result.pcd"，然后定义了体素的大小为0.5。接下来，创建了一个`pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ>`对象，并将加载的点云设置为其输入点云，然后调用`addPointsFromInputCloud`函数将点云添加到八叉树中。然后，通过调用`getOccupiedVoxelCenters`函数获取体素化后的点云的中心点坐标，并将其存储在`voxel_centers`向量中。接着，创建了一个新的点云对象`cloud_core`，设置其宽度和高度，然后将体素化后的点云坐标赋值给它。最后，使用`pcl::PCDWriter`将体素化后的点云保存为"cloud71_icp_result_core2.pcd"文件，并输出体素化后的点云的数量。最后，通过`system("pause")`函数暂停程序的执行。

pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PLYReader reader; reader.read(path + ".ply", *cloud); std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl; pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2> sor; // 创建滤波对象 sor.setInputCloud(cloud); // 设置需要过滤的点云给滤波对象 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行滤波处理，存储输出 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write(path + "_out.pcd", cloud_filtered);

这段代码使用了点云库（Point Cloud Library，PCL）来对初始点云数据进行简化。

首先，通过创建`pcl::PCLPointCloud2`类型的指针`cloud`和`cloud_filtered`来存储原始点云和简化后的点云数据。

接下来，使用`pcl::PLYReader`读取指定路径下的.ply格式的点云文件，并将读取的数据存储在`cloud`中。

然后，打印出原始点云的信息，包括数据点的数量和字段列表。

接下来，创建了一个`pcl::VoxelGrid<pcl::PCLPointCloud2>`对象`sor`作为滤波器对象。调用`sor.setInputCloud(cloud)`将需要进行滤波的点云设置为`cloud`。调用`sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f)`设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体。最后，调用`sor.filter(*cloud_filtered)`执行滤波操作，并将结果存储在`cloud_filtered`中。

然后，再次打印出简化后的点云信息，包括数据点的数量和字段列表。

最后，使用`pcl::PCDWriter`将简化后的点云数据写入.pcd格式的文件，文件名为原始文件名加上"_out"后缀。

这段代码展示了使用PCL库中的体素网格滤波器对点云数据进行简化的过程。通过调整`setLeafSize`函数中的参数，可以改变体素的大小，从而控制简化后的点云密度。