PCL 点云压缩

本文深入探讨了使用Point Cloud Library(PCL)进行点云数据压缩的方法。通过介绍PCL的基本概念,阐述了点云压缩的必要性和挑战,详细讲解了PCL中的压缩算法,包括 octree 分割、特征选择和量化等技术。同时,讨论了压缩效率和精度之间的平衡,并给出实际应用中的优化策略。

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#include<pcl/point_cloud.h>
#include<pcl/point_types.h>
#include<pcl/io/openni2_grabber.h>
#include<pcl/visualization/cloud_viewer.h>

#include <pcl/compression/octree_pointcloud_compression.h>
#include<stdio.h>
#include<sstream>
#include<stdlib.h>

#ifdef WIN32
#define sleep(x) Sleep((x)*1000)
#endif

class SimpleOpenNIViewer
{
   
public:
	SimpleOpenNIViewer() :viewer("Point Cloud Compression Example") {
   }
	
	
	pcl::visualization::CloudViewer viewer;
	pcl::io::
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