体素滤波
Voxel滤波作为一种很常见的滤波方法，但是其PCL内部代码却值得学习，因此今天转载一篇关于pcl中实现的体素滤波的方法。
基本上参考博客：https://blog.csdn.net/u013630299/article/details/105661194
#### Voxel_grid.h
需要添加头文件：#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
必须保证Dx>hx，Dy>hy(这两个条件是必须)，第四步的时候是计算voxel空间索引.准确降采样就是在每个voxel索引里面取中值，或者随机取一个点，然后输出的点云就是降采样后的点云.
也就是说，下采样后的点云还是原始点云中的点？❤
Approximate_voxel_grid.h
需要添加头文件：#include <pcl/filters/approximate_voxel_grid.h>
核心源码也比较短，还有待研究。 
和exact downsampling的前四步一样，先算出voxel的空间索引
，然后通过哈希函数映射到对应的容器里面，这里假设有100个容器，按照图里面给的例子，以h%container作为hash函数映射的值，放到对应的容器里面，这样的话会出现什么情况呢，16,116对应的容器是一样的，而两个h对应的hx，hy，hz是不一样的，这就是哈希冲突。怎么处理哈希冲突呢？
把原来容器里面的点全都取出来，清空，随机取其中的一个点作为输出，然后把新的点放进来，继续填容器的操作。相当于是拿了100个容器，一直从一堆点里面淘点，10000个点放到100个容器里面必然会有索引的冲突，一有冲突就把之前放进去的点拿出来，随机取一个点作为输出，清空，再往里面放新的点。
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| template <typename PointT> void
pcl::ApproximateVoxelGrid<PointT>::applyFilter (PointCloud &output)
{
int centroid_size = 4;
if (downsample_all_data_)
centroid_size = boost::mpl::size<FieldList>::value;
std::vector<pcl::PCLPointField> fields;
int rgba_index = -1;
rgba_index = pcl::getFieldIndex (*input_, "rgb", fields);
if (rgba_index == -1)
rgba_index = pcl::getFieldIndex (*input_, "rgba", fields);
if (rgba_index >= 0)
{
rgba_index = fields[rgba_index].offset;
centroid_size += 3;
}
for (size_t i = 0; i < histsize_; i++)
{
history_[i].count = 0;
history_[i].centroid = Eigen::VectorXf::Zero (centroid_size);
}
Eigen::VectorXf scratch = Eigen::VectorXf::Zero (centroid_size);
output.points.resize (input_->points.size ());
size_t op = 0;
for (size_t cp = 0; cp < input_->points.size (); ++cp)
{
int ix = static_cast<int> (floor (input_->points[cp].x * inverse_leaf_size_[0]));
int iy = static_cast<int> (floor (input_->points[cp].y * inverse_leaf_size_[1]));
int iz = static_cast<int> (floor (input_->points[cp].z * inverse_leaf_size_[2]));
unsigned int hash = static_cast<unsigned int> ((ix * 7171 + iy * 3079 + iz * 4231) & (histsize_ - 1));
he *hhe = &history_[hash];
if (hhe->count && ((ix != hhe->ix) || (iy != hhe->iy) || (iz != hhe->iz)))
{
flush (output, op++, hhe, rgba_index, centroid_size);
hhe->count = 0;
hhe->centroid.setZero ();
}
hhe->ix = ix;
hhe->iy = iy;
hhe->iz = iz;
hhe->count++;
if (rgba_index >= 0)
{
pcl::RGB rgb;
memcpy (&rgb, (reinterpret_cast<const char *> (&input_->points[cp])) + rgba_index, sizeof (RGB));
scratch[centroid_size-3] = rgb.r;
scratch[centroid_size-2] = rgb.g;
scratch[centroid_size-1] = rgb.b;
}
pcl::for_each_type <FieldList> (xNdCopyPointEigenFunctor <PointT> (input_->points[cp], scratch));
hhe->centroid += scratch;
}
for (size_t i = 0; i < histsize_; i++)
{
he *hhe = &history_[i];
if (hhe->count)
flush (output, op++, hhe, rgba_index, centroid_size);
}
output.points.resize (op);
output.width = static_cast<uint32_t> (output.points.size ());
output.height = 1;
output.is_dense = false;
}
  为什么Dx必须>hx,后面的y也一样，Dx其实就是x的进位，h的表达式类似于hx*1+hy*10+hz*10*10，如果Dx=x了那必然会出现不同范围的点指到同一个索引h里面，譬如假设Dx=10，hx可以等于10，以（hx，hy）作为坐标的话，（0,1）和（10,0）在同一个voxel里面，显然这是不对的。
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疑问
我之前得到的voxel采样之后就不是原来的点云了，这个假设是怎么来的？
