// cluster the pointcloud according to the distance of the points using different thresholds (not only one for the
// entire pc)
// in this way, the points farther in the pc will also be clustered

• 下面的code设定了条件其实没有太理解，没有看见加速的部分代码
• 在code里没有定义，但是在cmake文件中有相关配置，实际情况中是运行了这个条件下的code。

利用一个for循环转换点云类型。这里有没有直接xyzrgb转xyz类型的函数呢。如果有估计内部也是如此一个循环，哈哈。
转换函数

聚类

没有定义 GPU_CLUSTERING

利用对输入点云进行聚类，返回聚类指针类型的容器。

clusterAndColor（）

其实这里可以注意到传入点云类型为而传出点云类型

定义 GPU_CLUSTERING

其实就是利用cuda加速聚类

涉及到文件

这里的函数是的一个方法见另一篇博客。

// 0 => 0-15m d=0.5
// 1 => 15-30 d=1
// 2 => 30-45 d=1.6
// 3 => 45-60 d=2.1
// 4 => >60 d=2.6

关于insert

c.insert(pos,beg,end) // 在pos位置插入在[beg,end)区间的数据。无返回值。

合并聚类

如果其实是没有必要合并聚类的。因为就没有分开聚类

这里定义的容器类型为ClusterPtr（后面补充，是一个自定义的类）

两次检查并合并点云。合并结果为：pictogram

checkClusterMerge（）

根据两个聚类质心距离判断是否要合并 这是一个嵌套函数 返回merge_indices

mergeClusters（）合并聚类

checkAllForMerge（）

输入输出都是引用类型和一个合并的阀值。

聚类属性整理输出