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尤其在點云數據處理場景中，常常需要從成千上萬的空間點中篩選出接近某幾何約束（如直線、平面、圓等）的點集，以進行進一步擬合或分割。此時，通過點到直線距離的優化計算，可快速完成特征提取、噪聲剔除與結構理解。

此外，為追求效率，在實際計算中通常采用“平方距離”而非開方后的真實距離值，以減少浮點開銷，同時保留相對精度。這種方式廣泛用于點云直線檢測、邊界分析、線段擬合等三維視覺任務，為算法的實時性與穩定性提供了有力支撐。

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#include "pch.h"

int main()

{

//啟動techlego程序

auto r = techlego::am::create_techlego_process2(LR"(C:\Program Files\Techlego\Techlego\Techlego.exe)", SW_SHOW);

if (r == techlego::create_process_result::m_failed)

return 0;

//通過IP端口創建協議

auto protocol = techlego::create_binary_protocol(L"localhost", 5252);

//通過協議創建客戶端

bin::stack_object<techlego::h_scan3d_client> object_info;

bin::h_stack client(object_info(alloca(object_info)), protocol);//對象放在棧上的方法,作為局域變量,比放在堆上分配快一些,但alloca不能放到循環里,導致棧溢出

//auto client = techlego::h_scan3d_client::make_unique(protocol);//對象放在堆上,可以替代上面兩行

auto buffer = techlego::h_buffer::make_shared();

/// 獲取選中的點云

auto pos6f = client->get_select_points(*buffer);

techlego::pos6d plane;

/// 擬合直線,this:輸出直線上的點和單位方向

double err = plane.fit_line(pos6f);

if (err == -1)

{

std::cerr << "選中點云不足2個" << std::endl;

return -1;

}

/// 獲取選中的點云

auto pos = client->get_select_points(*buffer);

for (int i = 0;i < pos.size();i++)

{

//計算三維空間中點到直線的距離平方。

double dist = std::sqrt(plane.point_line_square_dist(pos[i]));

std::cout << "點到直線的距離:" << dist << std::endl;

}

return 0;

}