點雲索引其實就是將點雲中不同點加上標籤，方便後面的分類提取。有了點雲的索引值可以方便的對點雲進行不同操作：
以下舉例說明：
1. 儲存一點雲中某些特定的點
pcl：：pointcloudcloud(new pcl::pointcloud);//輸入點雲
pcl::io::loadpcdfile("~/***.pcd", *cloud);
pcl::pointcloud::ptr cloudout(new pcl::pointcloud);//輸出點雲
std::vectorindexs = ;//宣告索引值
pcl::copypointcloud(*cloud, indexs, *cloudout);//將對應索引的點儲存
如果沒有這個引數，就是將cloud中所有的點全部填入到cloudout。
2. 通過索引迭代輸出每個聚類對應的點雲
pcl::euclideanclusterextractionec;
ec.extract (cluster_indices);
std::cerr << cluster_indices.size() << std::endl; //輸出聚類的數目
int j = 0;//通過兩次迭代，總共產生ｊ個聚類
for (std::vector::const_iterator it = cluster_indices.begin (); it != cluster_indices.end (); ++it)//迭代j次將ｊ個聚類中對應索引的點存到j個pcd中
return (0);
pcl::pointindices::ptr inliers_plane (new pcl::pointindices);//宣告指向pointindices的共享指標
pcl::modelcoefficients::ptr coefficients_plane;
pcl::sacsegmentationfromnormalsseg;
seg.setinputcloud (cloud_filtered);//輸入點雲
seg.setinputnormals (cloud_normals);//輸入法線
seg.segment (*inliers_plane, *coefficients_plane);//計算模型內點索引
extract.setinputcloud (cloud_filtered);//輸入點雲
extract.setindices (inliers_plane);//輸入模型內點索引
//分割模型內點存到檔案
pcl::pointcloud::ptr cloud_plane (new pcl::pointcloud());
extract.filter (*cloud_plane);//根據輸入點雲和模型內點索引分割出內點對應點雲
writer.write ("table_scene_mug_stereo_textured_plane.pcd", *cloud_plane, false);//儲存模型內點對應點雲
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