尤其在点云数据处理场景中，常常需要从成千上万的空间点中筛选出接近某几何约束（如直线、平面、圆等）的点集，以进行进一步拟合或分割。此时，通过点到直线距离的优化计算，可快速完成特征提取、噪声剔除与结构理解。

此外，为追求效率，在实际计算中通常采用“平方距离”而非开方后的真实距离值，以减少浮点开销，同时保留相对精度。这种方式广泛用于点云直线检测、边界分析、线段拟合等三维视觉任务，为算法的实时性与稳定性提供了有力支撑。

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#include "pch.h"

int main()

{

//启动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;

//通过IP端口创建协议

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

//通过协议创建客户端

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

bin::h_stack client(object_info(alloca(object_info)), protocol);//对象放在栈上的方法,作为局域变量,比放在堆上分配快一些,但alloca不能放到循环里,导致栈溢出

//auto client = techlego::h_scan3d_client::make_unique(protocol);//对象放在堆上,可以替代上面两行

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

/// 获取选中的点云

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

techlego::pos6d plane;

/// 拟合直线,this:输出直线上的点和单位方向

double err = plane.fit_line(pos6f);

if (err == -1)

{

std::cerr << "选中点云不足2个" << std::endl;

return -1;

}

/// 获取选中的点云

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

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

{

//计算三维空间中点到直线的距离平方。

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

std::cout << "点到直线的距离:" << dist << std::endl;

}

return 0;

}