可以帮我找出PCL库中涉及依赖于kdtreeflann结构的点云密度计算实现的代码吗？以及相应的其构建凹凸多边形的实现。

在PCL库中，涉及依赖于kdtreeflann结构的点云密度计算实现的代码是在`pcl/kdtree/kdtree_flann.h`头文件中实现的。具体来说，可以使用`pcl::KdTreeFLANN`类来实现基于kdtree的最近邻搜索，其中包括点云密度估计算法。

点云密度估计算法可以使用`pcl::KdTreeFLANN::computePointDensity`函数来实现，该函数接受一个点云和kdtree作为输入，计算每个点的密度，并将结果存储在输出的`std::vector`对象中。以下是一个使用`pcl::KdTreeFLANN::computePointDensity`函数计算点云密度的示例代码：

#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// Load point cloud data

// Create a KdTreeFLANN object
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
kdtree.setInputCloud(cloud);

// Compute point density
std::vector<int> indices;
std::vector<float> distances;
kdtree.nearestKSearch(cloud->points[i], k, indices, distances);
float density = 1.0f / (distances[k - 1] + 1e-6);

// Store density in a vector
std::vector<float> densities;
kdtree.computePointDensity(cloud, densities);

另外，PCL库中也提供了一些函数来构建点云的凹凸多边形。这些函数包括`pcl::PointCloud::convex_hull`和`pcl::PointCloud::concave_hull`。其中，`pcl::PointCloud::convex_hull`函数可以用来计算点云的凸包，而`pcl::PointCloud::concave_hull`函数可以用来计算点云的凹壳。

以下是一个使用`pcl::PointCloud::concave_hull`函数计算点云凹壳的示例代码：

#include <pcl/surface/concave_hull.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// Load point cloud data

// Create a ConcaveHull object
pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> concave_hull;
concave_hull.setInputCloud(cloud);
concave_hull.setAlpha(alpha);

// Compute concave hull
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr hull(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
concave_hull.reconstruct(*hull);

其中，`alpha`参数控制凹壳的大小。较大的`alpha`值会生成更小的凹壳。