int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ> octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector<PointT, AlignedPointT> voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }

这段代码是一个简单的点云处理程序。它加载一个PCD文件，对点云进行体素化处理，然后提取体素中心点，最后将提取的核心点保存到新的PCD文件中。代码中使用了PCL库进行点云处理。

代码的主要步骤如下：
1. 创建一个PointCloud对象cloud，用于存储加载的点云数据。
2. 使用pcl::io::loadPCDFile函数加载PCD文件到cloud中。
3. 定义一个体素的大小resolution。
4. 创建一个OctreePointCloud对象octree，用于进行体素化处理。
5. 将加载的点云数据设置为octree的输入云。
6. 将输入云中的点添加到octree中。
7. 创建一个vector对象voxel_centers，用于存储提取的体素中心点。
8. 调用octree的getOccupiedVoxelCenters函数提取体素中心点，并将结果存储到voxel_centers中。
9. 创建一个PointCloud对象cloud_core，用于存储提取的核心点。
10. 设置cloud_core的宽度、高度和点数。
11. 使用for循环将提取的核心点坐标赋值给cloud_core。
12. 创建一个PCDWriter对象writer，并使用writer的write函数将cloud_core保存为新的PCD文件。
13. 输出提取的体素中心点数量。
14. 使用system函数暂停程序执行。

注意：代码中使用了pcl::PointXYZ作为点云数据类型，需要包含相应的头文件，并且需要链接PCL库进行编译。