泊松盤采樣

泊松盤采樣（possion disk sampling）的特點是任何兩個點的距離都不會隔得太近。

比如下圖，左邊是隨機生成的點，右邊是泊松盤采樣生成的點。

具體流程如下:

1、設定好兩個點之間最近的距離r，以及采樣點所在空間的維度n，比如2維平面

2、在空間里生成足夠多的網格，保證不接觸的兩個網格之間的點的距離大于r，并且網格數量足夠多保證每個網格至多只需裝一個采樣點就能滿足采樣數量。為了最優化，一般取網格邊長為r/sqrt{n}。

3、隨機生成一個點，再創建兩個數組，第一個是處理數組，第二個是結果數組，即最終的輸出數組。把這個點放進處理數組中和結果數組中。

4、如果處理數組非空，從中隨機選擇一個點，如下圖的紅點，并把這個點從處理數組中刪除。如果處理數組是空的，直接輸出結果數組并結束算法。

5、設定最小距離minr，比如r，最大距離maxr，比如2*r。以紅點為中心生成一個圓環，如下圖灰色圓環，在這個圓環中生成一個采樣點，如下圖藍點。

#include < pcl/surface/poisson.h >
//泊松重建
cout < < "begin poisson reconstruction" < < endl;
Poisson< PointXYZRGBNormal > poisson;
//poisson.setDegree(2);
poisson.setDepth(8);
poisson.setSolverDivide (6);
poisson.setIsoDivide (6);


poisson.setConfidence(false);
poisson.setManifold(false);
poisson.setOutputPolygons(false);


poisson.setInputCloud(cloud_smoothed_normals);
PolygonMesh mesh;
poisson.reconstruct(mesh);