.serialize 左边必须有类/结构/联合 的解决方法。具体原因，记得好像是serialize的定义和64位系统的定义有冲突，解决办法是：在 serialzation.h头文件大概90-100行的时候，添加下面代码： 防止冲突。#ifdef _MSC_VER BASIC_TYPE_SERIALIZER(unsigned __int64);#endif 具体位置
matlab中存档算法代码F
LAN
N-近似最近邻居的快速库
F
LAN
N是用于在高维空间中执行快速近似最近邻居搜索的库。
它包含一组我们发现最适合最邻近搜索的算法，以及一个根据数据集自动选择最佳算法和最佳参数的系统。
F
LAN
N用C
++编写，包含以下语言的绑定：C，MATLAB和Python。
检查F
LAN
N网页。
有关如何使用该库的文档可以在发行档案中包含的doc
manual.pdf文件中找到。
可以在以下论文中找到更多信息和实验结果：
Marius
Muja和David
Lowe，“具有自动算法配置的快速近似最近邻居”，在国际计算机视觉理论与应用会议（VISAPP'09）上，2009年
可以从此处下载最新版本的F
LAN
N：
版本1.8.4（2013年1月15日）（
源代码
）
如果您想尝试最新的更改或对F
LAN
N有所帮助，那么建议您签出git源存储库：
clone
git://github.com/mariusmuja/f
lan
n.git
如果您只想浏览存储库，可以通过转到浏览存储库。
F
LAN
N是根据的条款分发的。
错误
报告
如何理解后面的代码？为什么要使用template，还有using的方式等？namespace pcl { // Forward declarations template <typename T> class PointRepre
se
ntation; /** \brief KdTreeF
LAN
N is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree structures. The class is making u
se
of * the F
LAN
N (Fast Library for Approximate Nearest Neighbor) project by Marius Muja and David Lowe. * * \author Radu B. Rusu, Marius Muja * \ingroup kdtree */ template <typename PointT, typename Dist = ::f
lan
n::L2_Simple<float> > class KdTreeF
LAN
N : public pcl::KdTree<PointT> { public: using KdTree<PointT>::input_; using KdTree<PointT>::indices_; using KdTree<PointT>::epsilon_; using KdTree<PointT>::sorted_; using KdTree<PointT>::point_repre
se
ntation_; using KdTree<PointT>::nearestK
Se
arch; using KdTree<PointT>::radius
Se
arch; using PointCloud = typename KdTree<PointT>::PointCloud; //相关继承 using PointCloudConstPtr = typename KdTree<PointT>::PointCloudConstPtr; using IndicesPtr = shared_ptr<std::vector<int> >; using IndicesConstPtr = shared_ptr<const std::vector<int> >; using F
LAN
NIndex = ::f
lan
n::Index<Dist>; // Boost shared pointers using Ptr = shared_ptr<KdTreeF
LAN
N<PointT, Dist> >; using ConstPtr = shared_ptr<const KdTreeF
LAN
N<PointT, Dist> >;
这段代码定义了一个名为KdTreeF
LAN
N的类模板，用于创建3D空间中的kD-tree
结构
。它使用了F
LAN
N库（Fast Library for Approximate Nearest Neighbor，快速最近邻库）来实现。通过继承pcl::KdTree<PointT>，KdTreeF
LAN
N类提供了最近邻搜索和半径搜索的功能。
关于模板的使用，使用类模板的主要原因是可以定义一个通用的类，而不是为每种可能类型都定义一个不同的类。这里使用了两个模板参数：PointT和Dist，分别表示点类型和距离度量类型。这样可以在实例化KdTreeF
LAN
N类时指定这些类型，使其适用于不同类型的点和不同的距离度量
方法
。
在该类中，使用了using关键字来引入pcl::KdTree<PointT>中的成员。例如，using KdTree<PointT>::nearestK
Se
arch引入了父类中的nearestK
Se
arch函数，使其可以在子类中使用。
另外，这段代码还使用了
C++
11中的typedef别名，例如using PointCloudConstPtr = typename KdTree<PointT>::PointCloudConstPtr;，用于定义类型别名来简化代码中的类型声明。
最后，该类使用了F
LAN
N库中的::f
lan
n::Index<Dist>作为F
LAN
NIndex的类型别名。 F
LAN
N库提供了一些数据
结构
和算法，包括建立k-d tree，最近邻搜索等。
