本文介绍如何利用CGAL库中的KD树算法计算点云的平均密度，适用于三维建模、机器人导航等领域。首先定义Point_with_normal数据结构存储点云，然后构建KD树并查找最近邻点，计算密度，最后得出平均密度，提高处理大规模点云的效率。
CGAL计算点云平均密度
点云的密度是指在给定区域内点的数量。计算点云的平均密度是一个重要的任务，它可以用于诸如三维建模、机器人导航和遥感分析等领域。在本文中，我们将使用CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）来计算点云的平均密度，并提供相应的源代码。
首先，我们需要定义一个表示点云的数据结构。在CGAL中，点云可以使用Point_with_normal类来表示。这个类包含点的坐标和法向量信息。我们可以使用std::vector容器来存储所有的点，如下所示：
#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/Point_with_normal_3
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