PCL点云处理：无序点云的空间变化检测与Octree

点云（Point Cloud）是一种由离散点组成的三维数据表示方法，广泛应用于计算机视觉、机器人技术和三维重建等领域。而PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了丰富的算法和工具，方便用户进行点云数据的处理与分析。本文将介绍如何使用PCL中的Octree数据结构来实现无序点云的空间变化检测，并附上相应的源代码。

Octree是一种树状数据结构，它将三维空间划分为一系列的立方体（八叉树），每个立方体称为一个Octant。Octree将点云中的点按照其位置信息插入到相应的Octant中，从而将点云数据组织成一棵树。Octree的一个重要应用是进行快速的空间查询和变化检测。

首先，我们需要安装PCL库并配置好开发环境。PCL提供了丰富的点云处理算法和工具，可以通过官方网站（https://pointclouds.org/ ↗）获取相关信息和下载安装包。

下面是使用PCL进行无序点云的空间变化检测与Octree的示例代码：

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