本文详细介绍了如何利用CGAL库进行点云层次简化滤波的编程实现。首先，介绍了安装和配置CGAL库的过程，接着展示了一个C++示例程序，通过创建点云对象、设置简化百分比，运用CGAL的算法进行点云简化，并遍历处理简化后的数据。此方法有助于降低大规模点云数据的计算资源消耗和提升算法效率。
点云数据是计算机视觉和几何处理中常用的数据类型之一。在处理大规模点云数据时，为了减少计算资源的消耗和提高算法的效率，点云层次简化滤波是一种常用的技术。本文将详细介绍如何使用CGAL库进行点云层次简化滤波的编程实现。
首先，我们需要安装CGAL库并配置编译环境。CGAL是一个开源的计算几何库，提供了许多用于处理几何数据的算法和数据结构。可以从CGAL官方网站（https://www.cgal.org/ ↗）下载库的最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。
接下来，我们将使用C++编写一个简单的示例程序来演示如何使用CGAL库进行点云层次简化滤波。首先，包含必要的头文件：
#include <CGAL/Simple_cartesian.h>
#include <CGAL/Point_set_3.h>
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