本文介绍了使用Point Cloud Library（PCL）进行非重叠区域点云提取的方法，通过计算点云之间的距离和重叠度量，利用KD树数据结构筛选出非重叠区域。该方法在目标检测、场景分割等领域有广泛应用。
点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个强大的开源库，用于处理和分析三维点云数据。在点云处理中，有时需要从一个点云中提取出非重叠的区域，以便进行进一步的分析或处理。本文将介绍一种非重叠区域点云提取的方法，并提供相应的源代码实现。
方法概述：
非重叠区域点云提取的基本思想是，通过计算点云之间的距离和重叠度量，确定哪些区域是非重叠的。具体而言，我们将使用PCL库中的KD树数据结构来计算点云之间的最近邻点，并根据最近邻点之间的距离来评估重叠度量。然后，根据设定的阈值，筛选出非重叠的区域点云。
实现步骤：
以下是实现非重叠区域点云提取的详细步骤：
- 导入必要的库和模块：
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
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