Linux 高斯滤波点云c++代码

如果您想要对点云数据进行高斯滤波，可以使用PCL（Point Cloud Library）来实现。以下是一个简单的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/gaussian.h>

int main() {
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud) == -1) {
        PCL_ERROR("Could not open or find the file\n");
        return -1;
    }

    // 创建高斯滤波对象
    pcl::GaussianFilter<pcl::PointXYZ> gaussian_filter;
    gaussian_filter.setInputCloud(cloud);
    gaussian_filter.setMeanK(50); // 设置高斯核大小
    gaussian_filter.setStdDev(0.05); // 设置标准差

    // 执行滤波
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    gaussian_filter.applyFilter(*filtered_cloud);

    // 保存滤波结果
    pcl::io::savePCDFileBinary("output.pcd", *filtered_cloud);

    std::cout << "Gaussian filtering complete." << std::endl;

    return 0;
}

这段代码使用了PCL库来加载点云数据，并创建了一个高斯滤波对象。您可以根据需要调整高斯核的大小和标准差。然后，通过调用`applyFilter`函数对点云数据进行滤波，并将结果保存到输出文件中。

请确保已经安装了PCL库，并正确配置了编译环境。您需要将代码中的输入文件路径（`input.pcd`）和输出文件路径（`output.pcd`）根据自己的实际情况进行修改。

希望这段代码能对您有所帮助！