PCL学习笔记4-Octree

八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。

一般中心点作为节点的分叉中心。
八叉树若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。
分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空白，或是完全为V占据，或是其大小已是预先定义的体素大小，并且使体素认为是空白的，或认为是V占据的。

1. Octree可以用于点云压缩

2. 使用八叉树进行空间分区和搜索操作

octree.nearestKSearch(searchPoint, K, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance)

K近邻搜索方法把搜索结果写到两个分开的向量

第一个pointIdxNKNSearch包含搜索结果（结果点的索引的向量）
第二个向量pointNKNSquaredDistance存储搜索点与近邻之间的距离的平方

空间划分

octree是一种管理稀疏3D数据的树状结构，利用octree实现多个无序点云之间的空间变化检测，这些点云可能在尺寸、分辨率、密度和点顺序等方面有所差异，通过递归的比较octree的树结构，可以鉴定出由octree产生的体素组成的区别所代表的空间变化

体素邻近搜索，查询点所在体素中其他点的坐标作为查询结果返回

3. 无组织点云数据的空间变化检测

 // 初始化空间变化检测对象
    pcl::octree::OctreePointCloudChangeDetector<pcl::PointXYZ> octree(resolution);
    
// 添加点云A到八叉树中，构建八叉树
    octree.setInputCloud(cloudA);     //设置输入点云
    octree.addPointsFromInputCloud(); //从输入点云构建八叉树
// 添加cloudB到八叉树中
    octree.setInputCloud(cloudB);
    octree.addPointsFromInputCloud();

 // newPointIdxVector 获取前一cloudA对应八叉树在cloudB对应在八叉树中没有的点集
    octree.getPointIndicesFromNewVoxels(newPointIdxVector);

具体代码见03Octree · 语雀

PCL学习笔记4-Octree

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