【PCL】Octree (八叉树) 模块介绍和代码示例

1、Octree模块说明

1.1 概述

Octree（八叉树）是一种树状数据结构，用于在三维空间中对点云数据进行高效的组织和管理。它将空间递归地划分为八个子空间（即八叉树节点），直到每个节点中的点云数据满足特定的条件（如点的数量或空间分辨率）。Octree广泛应用于点云的压缩、搜索、分割、聚类等任务。

1.2 Octree模块的主要功能

PCL中的Octree模块提供了以下主要功能：

• 点云的压缩与解压缩：通过Octree结构对点云进行压缩存储，减少存储空间。
• 近邻搜索：快速查找给定点附近的点。
• 体素搜索：查找位于特定体素（空间立方体）内的点。
• 空间变化检测：检测两个点云之间的空间变化。
• 点云的分割与聚类：利用Octree结构对点云进行分割和聚类。

1.3 Octree模块的核心类

• pcl::octree::OctreePointCloud<PointT, LeafContainerT, BranchContainerT>：这是Octree的核心类，用于管理点云的Octree结构。
  • PointT：点云中点的类型，如pcl::PointXYZ。
  • LeafContainerT：叶子节点的容器类型。
  • BranchContainerT：分支节点的容器类型。

2、Octree模块主要功能代码示例

---

2.1 点云的压缩与解压缩

Octree可以用于压缩点云数据，通过减少点的数量或降低分辨率来节省存储空间。

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree_pointcloud_compression.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <iostream>

int main()
{
   
    // 创建一个点云对象
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 生成一些随机点云数据
    cloud->width = 1000;
    cloud->height = 1;
    cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
    {
   
        cloud->points[i].x = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].y = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud->points[i].z = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    }

    // 创建Octree压缩对象
    pcl::io::OctreePointCloudCompression<pcl::PointXYZ> octreeCompression;

    // 压缩点云
    std::stringstream compressedData;
    octreeCompression.encodePointCloud(cloud, compressedData);

    // 解压缩点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr decompressedCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    octreeCompression.decodePointCloud(compressedData, decompressedCloud);

    // 输出压缩前后的点云大小
    std::cout << "Original cloud size: " << cloud->points.size() << " points" << std::endl;
    std::cout << "Decompressed cloud size: " << decompressedCloud->points.