PCL Alpha Shapes：平面点云边界特征提取

在计算机视觉和三维几何处理领域中，点云是一种常见的数据表示形式，用于描述三维空间中的物体表面。点云数据通常包含大量的离散点，而提取点云数据的边界特征对于对象分割、形状分析和场景理解等任务至关重要。在本文中，我们将探讨一种名为PCL Alpha Shapes的方法，该方法可以用于从平面点云中提取边界特征。

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了许多用于点云数据处理和分析的功能。其中的Alpha Shapes算法是一种基于凸壳的方法，用于从点云中提取边界特征。Alpha Shapes算法利用了点云中点的邻域信息，通过计算不同参数下的Alpha形状，寻找点云的边界。

下面是使用PCL库中的Alpha Shapes算法从平面点云中提取边界特征的示例代码：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h></