本文介绍了PCL库中的随机采样算法，用于优化大规模点云处理。通过设置采样率或目标点数，实现点云降采样，提升处理速度并保持数据结构。示例代码展示了如何使用PCL进行随机采样。
PCL 随机采样：优化点云处理的关键技术
近年来，点云数据处理在计算机视觉和机器人领域中得到了广泛应用。为了提高点云数据的处理效率和准确性，研究者们提出了各种各样的算法和方法。其中，随机采样是一种常用的技术，可用于对大规模点云进行降采样和子采样。本文将介绍 PCL（Point Cloud Library）中的随机采样算法，并给出相应的源代码。
首先，让我们来了解一下随机采样的原理。随机采样通过从输入的点云中随机选择一部分点来创建输出的采样点云。这样可以在保留原始数据结构的同时，减少点的数量，从而加快后续处理的速度。
在 PCL 中，随机采样通过pcl::RandomSample类实现。该类提供了一系列函数，可以根据用户定义的采样率或目标点数，对输入点云进行随机采样。下面是一个简单的示例代码：
#include <pcl/filters/random_sample.h>
// 创建随机采样对象
pcl
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