c++代码 PCL 多视图生成点云

以下是一个简单的多视图点云生成的 C++ 代码示例，使用了 PCL 库：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载两个点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("src.pcd", *cloud_src);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("tgt.pcd", *cloud_tgt);

    // 定义 ICP 对象
    pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
    icp.setInputCloud(cloud_src);
    icp.setInputTarget(cloud_tgt);

    // 进行 ICP 计算
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
    icp.align(Final);

    // 输出 ICP 变换矩阵
    std::cout << "ICP Transformation:" << std::endl << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

    // 降采样
    pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
    sor.setInputCloud(cloud_src);
    sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
    sor.filter(*cloud_src);

    // 保存点云
    pcl::io::savePCDFileASCII("multi_view.pcd", Final);

    // 可视化
    pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");
    viewer.showCloud(Final.makeShared());
    while (!viewer.wasStopped())
    {
    }

    return 0;
}

这段代码假设已经有两个点云文件 "src.pcd" 和 "tgt.pcd"，分别代表两个视角的点云。代码首先加载这两个点云，然后使用迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法进行配准，得到两个点云的变换矩阵。接着对一个点云进行降采样，最后将配准后的点云保存到 "multi_view.pcd" 文件中，并可视化显示。