请帮我写一份pcl的代码，读取D:\\wodedm\\py_pcd\\volex_grid\\copy_of_fragment_vxsj.pcd的pcd文件，将点云进行表面拟合，然后可视化表面边界，最后将表面边界点保存为新文件

好的，以下是参考代码： ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/surface/mls.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/surface/convex_hull.h> #include <pcl/common/transforms.h> int main() { // 读取点云文件 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("D:\\wodedm\\py_pcd\\volex_grid\\copy_of_fragment_vxsj.pcd", *cloud); // 流形最小二乘法进行表面拟合 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr mls_points(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> mls; mls.setInputCloud(cloud); mls.setSearchRadius(0.05); mls.setPolynomialFit(true); mls.setPolynomialOrder(2); mls.setUpsamplingMethod(pcl::MovingLeastSquares<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>::SAMPLE_LOCAL_PLANE); mls.setUpsamplingRadius(0.005); mls.setUpsamplingStepSize(0.003); mls.process(*mls_points); // 进行凸包计算 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr hull(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ConvexHull<pcl::PointXYZ> convex_hull; convex_hull.setInputCloud(mls_points); convex_hull.reconstruct(*hull); // 可视化结果 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Surface boundary"); viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0); viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "original"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "original"); viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(mls_points, "fitting"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "fitting"); viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(hull, "hull"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "hull"); viewer.spin(); // 保存边界点到文件 pcl::io::savePCDFileASCII("surface_boundary.pcd", *hull); return 0; } ``` 注意，此代码使用了流形最小二乘法进行表面拟合，并进行了凸包计算，最终可视化了原始点云、拟合点云以及表面边界，并将表面边界点保存到了新文件 "surface_boundary.pcd"。具体参数可以根据实际情况进行调整。