基于均匀网格法的点云精简C语言代码，试用一段数据举例说明

基于均匀网格法的点云精简，通常用于降低大点云数据的复杂度，仅保留代表密集区域的关键点。这是一种常见的空间分割技术，例如Octree或kd-tree。以下是简化版的C语言代码片段，假设我们有一个二维点云数组：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义一个结构体表示三维点
typedef struct {
    double x, y; // 点的坐标
} Point;

// 给定最大分辨率，将点云插入到网格中
void simplifyPointCloud(Point* points, int* grid, int max_res, int n_points) {
    int side = pow(2, max_res);
    for (int i = 0; i < n_points; i++) {
        double x = points[i].x;
        double y = points[i].y;
        
        // 计算每个点所在的网格索引
        int grid_index_x = (int)(x / side);
        int grid_index_y = (int)(y / side);

        // 将点添加到对应网格位置
        if (!grid[grid_index_x + side * grid_index_y]) {
            grid[grid_index_x + side * grid_index_y] = 1;
            // 如果该网格是空的，则记录其中心点
            points[i].x -= grid_index_x * side;
            points[i].y -= grid_index_y * side;
        } else {
            // 网格已有点，忽略
        }
    }
}

// 示例数据
Point cloud[] = { {0, 0}, {1, 1}, {2, 2}, {3, 3}, {4, 4}, {5, 5} };
int res = 2; // 最大分辨率
int n_points = sizeof(cloud) / sizeof(cloud[0]);

int main() {
    int grid[res * res];
    simplifyPointCloud(cloud, grid, res, n_points);
    
    // 输出精简后的关键点
    for (int i = 0; i < n_points; i++) {
        printf("({%.1f, %.1f})", cloud[i].x, cloud[i].y);
        if (i < n_points - 1) printf(", ");
    }

    return 0;
}

在这个示例中，原始点云包含六个等间距的点。经过 `simplifyPointCloud` 函数处理后，只有每个边界的点会被保留在精简后的列表中。当 `max_res` 变化时，可以调整网格的细化程度。