上述提到的pcl::KMeans详细实现代码

下面是一个简单的使用pcl::KMeans实现k-means聚类的示例代码：

#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/kdtree/kmeans.h>

// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZ PointType;
typedef pcl::PointCloud<PointType> PointCloud;
typedef pcl::Normal NormalType;
typedef pcl::PointCloud<NormalType> NormalCloud;
typedef pcl::FPFHSignature33 FeatureType;
typedef pcl::PointCloud<FeatureType> FeatureCloud;

int main()
{
    // 加载点云数据
    PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud);
    pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);

    // 下采样
    pcl::VoxelGrid<PointType> grid;
    grid.setLeafSize(0.01, 0.01, 0.01);
    grid.setInputCloud(cloud);
    PointCloud::Ptr cloud_downsampled(new PointCloud);
    grid.filter(*cloud_downsampled);

    // 计算法线
    pcl::NormalEstimation<PointType, NormalType> ne;
    ne.setInputCloud(cloud_downsampled);
    pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointType>);
    ne.setSearchMethod(tree);
    NormalCloud::Ptr normals(new NormalCloud);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals);

    // 计算特征
    pcl::FPFHEstimation<PointType, NormalType, FeatureType> fpfh;
    fpfh.setInputCloud(cloud_downsampled);
    fpfh.setInputNormals(normals);
    fpfh.setSearchMethod(tree);
    FeatureCloud::Ptr features(new FeatureCloud);
    fpfh.setRadiusSearch(0.05);
    fpfh.compute(*features);

    // k-means聚类
    int k = 3;
    pcl::KMeans<FeatureType> kmeans;
    kmeans.setClusterSize(k);
    kmeans.setEuclideanDistance(true);
    kmeans.setInputCloud(features);
    std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
    kmeans.extract(cluster_indices);

    // 输出聚类结果
    for (int i = 0; i < cluster_indices.size(); i++)
    {
        std::cout << "Cluster " << i << ":\n";
        for (int j = 0; j < cluster_indices[i].indices.size(); j++)
        {
            std::cout << cluster_indices[i].indices[j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    return 0;
}

这段代码首先加载了一个点云数据，然后进行下采样、计算法线和特征等操作。接着使用pcl::KMeans对特征向量进行聚类，得到聚类结果。最后将聚类结果输出到控制台中。需要注意的是这里的特征类型是pcl::FPFHSignature33，如果使用其他类型的特征，需要将pcl::KMeans的模板参数替换成对应的类型。