PCL_最小二乘法点云平滑

不规则数据直接进行曲面重建会造成曲面不光滑或者漏洞，在不能进行额外扫描的情况下，可以通过数据重采样解决这一问题，重采样算法通过对周围数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺失部分，也可以用来解决由多个扫描点造成“双墙”伪数据问题。
代码：

#include 
#include 
#include 
#include 
int
main(int argc, char** argv)
{// 将一个适当类型的输入文件加载到对象PointCloud中
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
	// 加载bun0.pcd文件，加载的文件在 PCL的测试数据中是存在的 
	pcl::io::loadPCDFile("bun0.pcd", *cloud);
	// 创建一个KD树
	pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
	// 输出文件中有PointNormal类型，用来存储移动最小二乘法算出的法线
	pcl::PointCloud<pcl::PointNormal> mls_points;
	// 定义对象 (第二种定义类型是为了存储法线, 即使用不到也需要定义出来)
	pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointNormal> mls;
	mls.setComputeNormals(true);
	//设置参数
	mls.setInputCloud(cloud);
	mls.setPolynomialFit(true);
	mls.setSearchMethod(tree);
	mls.setSearchRadius(0.03);
	// 曲面重建
	mls.process(mls_points);
	// 保存结果
	pcl::io::savePCDFile("bun0-mls.pcd", mls_points);
}