基于PCL- 利用kdtree计算点云点距均值
//功能:利用kdtree计算点云点距均值
//cloud:代表输入点云
//k:代表定查询点邻域周围最近的K个点
float computeCloudResolution(const pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::ConstPtr &cloud, int k)
{
double res = 0.0;
int n_points = 0;
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointNormal> tree;
tree.setInputCloud(cloud);
for (size_t i = 0; i < cloud->size(); ++i)
{
if (!pcl_isfinite((*cloud)[i].x)) //pcl_isfinite函数返回一个布尔值,检查某个值是不是正常数值
{
continue;
}
std::vector<int> indices(k); //创建一个动态数组,存储查询点近邻索引
std::vector<float> sqr_distances(k); //存储近邻点对应平方距离
if (tree.nearestKSearch(i, k, indices, sqr_distances) == k)
{
for (int i = 1; i < k; i++)
{
res += sqrt(sqr_distances[i]);
++n_points;
}
}
}
if (n_points != 0)
{
res /= n_points;
}
return res;
}