PCL库中计算点云Hausdorff距离的方法及示例代码

点云是一种重要的三维数据表达形式，广泛应用于计算机视觉、机器人学和图形学等领域。在点云处理中，Hausdorff距离是衡量两个点云之间差异的常用指标之一。本文将介绍PCL（Point Cloud Library）库中计算Hausdorff距离的方法，并提供示例代码。

首先，我们需要安装PCL库。PCL是一个开源的点云处理库，提供多种点云处理算法和工具函数。可以通过以下命令安装PCL库：

sudo apt-get install libpcl-dev

安装完成后，我们可以开始使用PCL库来计算点云的Hausdorff距离。在PCL中，Hausdorff距离可以通过计算两个点云中每个点到另一个点云的最近距离，并取最大值来得到。

下面是使用PCL库计算Hausdorff距离的示例代码：

#include <iostream>
#