首先需要将骨架图中的节点分为叶尖、内部节点和交叉节点。然后进行点云分割然后根据骨架图中节点的坐标和连接关系将节点分类。接下来找到最高的交叉节点并将其标记为植物轮廓。找到点云中离点最远的点然后根据该点和骨架图中的节点坐标进行匹配找到最高的交叉节点。然后需要提取出低于轮廓的点作为茎的一部分。进行点云滤波将高于轮廓的点过滤掉。接着需要从数据中提取出茎的内点并将骨架图中的一度节点重新连接。进行点云提取然后

”：

首先需要安装PCL 1.8.1，并在代码中包含相关头文件。然后，需要定义点云变量和读取点云文件。代码如下：

#include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/segmentation/region_growing.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/surface/concave_hull.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>

int main() { pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB);

if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZRGB>("D:\\DIANYUNWENJIA\\test5_ply.ply", *cloud) == -1) //* load the file
{
    PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");
    return (-1);
}

//进行点云处理
...//接下来的代码根据具体需求实现

//保存点云文件
pcl::io::savePLYFileASCII("D:\\DIANYUNWENJIA\\test6_ply.ply", *cloud);

return 0;

}

在代码中，需要根据具体需求实现点云处理的部分，例如点云滤波、点云分割、点云聚类等。最后，使用pcl::io::savePLYFileASCII()函数保存处理后的点云文件