将这两段代码结合，你可以这样实现点到平面的距离计算：
#include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h>
#include <CGAL/linear_least_squares_fitting_3.h>
#include <Eigen/Core>
using Kernel = CGAL::Exact_predicates_inexact_constructions_kernel;
using Point_3 = Kernel::Point_3;
using Plane_3 = Kernel::Plane_3;
float calculate_plane_from_pos6f(std::vector<std::array<float, 6>>& points, Plane_3& plane) {
std::vector<Point_3> final_pts_b;
for (const auto& point : points) {
final_pts_b.emplace_back(point[0], point[1], point[2]);
}
auto variance = CGAL::linear_least_squares_fitting_3(final_pts_b.begin(), final_pts_b.end(), plane,
CGAL::Dimension_tag<0>());
return variance;
}
inline float distance_to_plane(const Eigen::Vector3f& P, const Plane_3& plane) {
return std::abs(plane.a() * P.x() + plane.b() * P.y() + plane.c() * P.z() + plane.d()) /
std::sqrt(plane.a() * plane.a() + plane.b() * plane.b() + plane.c() * plane.c());
}
int main()
{
// 示例使用
std::vector<std::array<float, 6>> points{{1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f},
{2.0f, 4.0f, 6.0f, 8.0f, 10.0f, 12.0f},
{3.0f, 6.0f, 9.0f, 12.0f, 15.0f, 18.0f}};
Plane_3 plane;
float variance = calculate_plane_from_pos6f(points, plane);
Eigen::Vector3f P(1.0f, 2.0f, 3.5f); // 要计算距离的点
float distance = distance_to_plane(P, plane);
return 0;
}
这段代码使用了CGAL库进行平面拟合，并且结合Eigen库计算点到平面的距离。在示例中，我们创建了一个包含6个坐标值的点云数组，通过calculate_plane_from_pos6f函数来拟合平面，并返回拟合方差。然后，使用distance_to_plane函数可以计算给定点与平面之间的距离。注意需要安装和链接CGAL库以及Eigen库来编译运行该代码。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
