本文详细介绍了PCL库中的逐步形态学滤波算法在点云处理中的应用，用于去除噪声、平滑数据并提取形状特征。通过设置结构元素的大小和形状，该滤波方法能有效去除小尺寸和离群点，同时保持几何形状。文中提供了源代码示例，展示了如何在PCL中实现这一滤波过程。
点云是一种三维数据表示形式，广泛应用于计算机视觉、机器人感知和虚拟现实等领域。在点云处理中，滤波是一项重要的任务，用于去除噪声、平滑点云数据和提取感兴趣的形状特征。PCL（Point Cloud Library）是一个流行的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。本文将详细介绍PCL中的逐步形态学滤波算法，并提供相应的源代码示例。
逐步形态学滤波（Progressive Morphological Filter）是一种基于形态学操作的滤波方法，通过逐步改变结构元素的大小和形状来逐渐滤除点云中的噪声。它可以有效地去除小尺寸和离群点，同时保持点云的几何形状。
下面是使用PCL库实现逐步形态学滤波的源代码示例：
#include <pcl/point_cloud.h>
#include 
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