将植物点云骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点。接下来，找到最高的交叉节点，并将其标记为“植物轮廓”，提取出低于轮廓的点作为茎的一部分。然后，从数据中提取出茎的内点，并将骨架图中的一度节点重新连接。最后，将骨架图分割成多个部分，每个部分都以叶尖为起点，以交叉节点为终点。如果部分的一个端点是茎的一部分，则将其标记为叶子。这一步骤如何用c++写出来pcl1.8.1可以运行

这是一个比较复杂的处理过程，需要结合点云数据和骨架图数据进行处理。以下是大致的思路和代码实现的一些提示，具体实现细节可能需要根据具体数据结构进行调整。

首先，需要读取点云数据和骨架图数据，可以使用PCL库中的相关函数进行读取。例如，使用pcl::io::loadPCD()函数读取点云数据，使用pcl::io::loadPolygonFileSTL()函数读取骨架图数据。

然后，需要将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点。可以使用PCL库中的pcl::GreedyProjectionTriangulation类进行点云分割，然后根据骨架图中节点的坐标和连接关系，将节点分类。

接下来，找到最高的交叉节点，并将其标记为“植物轮廓”。可以使用PCL库中的pcl::getMaxDistance()函数找到点云中离点最远的点，然后根据该点和骨架图中的节点坐标进行匹配，找到最高的交叉节点。

然后，需要提取出低于轮廓的点作为茎的一部分。可以使用PCL库中的pcl::PassThrough类进行点云滤波，将高于轮廓的点过滤掉。

接着，需要从数据中提取出茎的内点，并将骨架图中的一度节点重新连接。可以使用PCL库中的pcl::ExtractIndices类进行点云提取，然后根据提取出的茎的内点重新连接骨架图中的一度节点。

最后，将骨架图分割成多个部分，每个部分都以叶尖为起点，以交叉节点为终点。如果部分的一个端点是茎的一部分，则将其标记为叶子。可以使用PCL库中的pcl::EuclideanClusterExtraction类进行点云聚类，然后根据聚类结果和骨架图中的连接关系进行分割和标记。

参考代码如下：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud);

    // 读取骨架图数据
    vtkSmartPointer<vtkPolyData> skeleton = vtkSmartPointer<vtkPolyData>::New();
    pcl::io::loadPolygonFileSTL("skeleton.stl", skeleton);

    // 将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点
    // ...

    // 找到最高的交叉节点，并将其标记为“植物轮廓”
    // ...

    // 提取出低于轮廓的点作为茎的一部分
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    pass.setInputCloud(cloud);
    pass.setFilterFieldName("z");
    pass.setFilterLimits(0, contour.z);
    pass.filter(*cloud);

    // 从数据中提取出茎的内点，并将骨架图中的一度节点重新连接
    // ...

    // 将骨架图分割成多个部分，每个部分都以叶尖为起点，以交叉节点为终点
    pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
    ec.setInputCloud(cloud);
    ec.setClusterTolerance(0.02);
    ec.setMinClusterSize(100);
    ec.setMaxClusterSize(25000);
    std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
    ec.extract(cluster_indices);

    // 遍历每个部分，如果一个端点是茎的一部分，则将其标记为叶子
    // ...
    
    return 0;
}