TeAmo

本教程只是提供高效的PCL配置流程，不提供Qt环境配置，如果需要GUI界面，则需要自寻查找Cmake配置QT的教程。请相信，在CMake之下没有任何事是困难的，最困难的工作已经由前辈们完成。因此，对于C++用户来说学习CMake是极其重要的。

按照下图，将点序0132，2354，4576，6710存入，就能得到圆环。当然了，为了接近于圆形，需要更多的点。我们将代码稍加修改，使得代码能输出三角环，四角环，N环，乃至圆环，也就是vtkDiskSource的基本原理了。代码如下，numCells为胞元的数量，顶点数量为胞元的两倍。vtkPoints可以视为多边形的顶点，而vtkCellArray存储vtkPoints的id(索引)，同时也决定着细分多边形的胞元形状。需要注意的是，如果按照0123，4567的存储方式只能得到矩形，而非中空的效果。

原文：偏度平衡滤波SKF (Skewness balancing filtering）算法假定Lidar点云中自然地面点的高程概率密度分布服从正态分布，非地面点会使得Lidar点云中点的高程概率密度分布偏离正态分布，呈现出偏态分布，偏度表示偏离正态分布的程度。每次校正，高程最高的点被标记为非地面点剔除，迭代进行，直至偏度约等于0，剩余的点即为地面点。程序结束时，in_cloud为地面点云结果，out_cloud为（非地面点云）建筑物点云结果。实现算法得到效果如下，第一图是原始点云，图二是分离的建筑物点云。

参考https://blog.youkuaiyun.com/Fan_z_0802/article/details/80960790原理很简单，先计算出目标的中心，将目标绕中心旋转一定角度alpha。求出点云的最值Xmax,Xmin,Ymax,Ymin。这四个值两两组合就能组成外接矩形的四个顶点。记录矩形面积最小时的最值和角度。以上步骤得到的矩形的边分别平行于X轴和Y轴，通过对矩形的四个点逆旋转alpha。就能得到任意角度的外接矩形。我们选择旋转目标，而不是外接矩形，这样会更容易理解。 具体实现

PCL下载地址：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases下载这两个文件。选择第三个，如果安装失败就选第一个，没什么影响。勾选CreatePCL Desktop Tcon。安装目录自己选择即可。安装PCL和3rd。 安装完成，在安装目录下找到3rdParty\OpenNI2目录下的OpenNI-Windows-x64-2.2.msi，安装该程序，安装目录自己选择。解压pcl-1.12.1-pdb-msvc2019-win64.zip，将解压得到的文件

下边是一个4X4的棋盘，红色为特殊棋盘。要使用分治算法，据需要把四个区（0，1，2，3）转化为含有特殊棋盘的区域。以棋盘中心为中点，将四周的四个棋盘覆盖，如果该区域和红色目标棋盘在同一个区域，将其去掉（因为已经有红色区域了）。考虑四个特殊棋盘中存在的原始特殊棋盘(dr,dc)，在哪个区就将int dr, int dc所代表的坐标替换为。如果不考虑特殊期盼的位置，即划分的四个特殊棋盘在四个中心，可以用以下代码分别处理四个区。指的是特殊棋盘在区域3，该区域的特殊棋盘坐标就为(dr,dc)。

#include <iostream>#include<graphics.h>#include<vector>#include<stack>#include<queue>using namespace std;#define W 801#define S 801#define X 1struct point { int x, y;};void initMap(vector<vector<int>&g.

#include<iostream>#include<string>#include<vector>#include<fstream>using namespace std;//定义字符以及权值struct binaChar{ char value; int width;};//定义储存哈夫曼树节点struct node { char value; int width; struct node* rc.