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`ConditionalRemoval` 是 PCL（Point Cloud Library）中的一个条件滤波器，用于根据指定的条件过滤点云数据。以下是 `ConditionalRemoval` 的使用方法和步骤：

### 使用方法
1. **创建条件**：
   - 使用 `pcl::ConditionAnd` 或 `pcl::ConditionOr` 创建条件对象。
   - 通过 `addComparison` 方法添加比较条件，例如比较点云中的某个字段（如 `x`、`y`、`z`）是否满足特定的条件。

2. **设置滤波器**：
   - 创建 `pcl::ConditionalRemoval` 对象。
   - 使用 `setCondition` 方法设置条件。
   - 使用 `setInputCloud` 方法设置输入点云。
   - 使用 `setKeepOrganized` 方法决定是否保留原始点云的结构（`true` 保留，`false` 删除滤波掉的点）。

3. **应用滤波器**：
   - 调用 `filter` 方法对点云进行过滤，输出过滤后的点云。

### 示例代码
```cpp
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/conditional_removal.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

int main() {
    // 创建点云对象
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>());
    pcl::io::loadPCDFile("D:/code/csdn/data/two_tree.pcd", *cloud);

    // 创建条件
    pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZRGB>::Ptr field(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZRGB>());
    field->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZRGB>("z", pcl::ComparisonOps::GT, -27.0)));
    field->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr(
        new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZRGB>("z", pcl::ComparisonOps::LT, -24.5)));

    // 创建滤波器
    pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZRGB> filtered;
    filtered.setCondition(field);
    filtered.setInputCloud(cloud);
    filtered.setKeepOrganized(false);

    // 应用滤波器
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>());
    filtered.filter(*cloud_filtered);

    // 删除NaN点
    std::vector<int> mapping;
    pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud_filtered, *cloud_filtered, mapping);

    // 可视化
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view_raw(new pcl::visualization::PCLVisualizer("raw"));
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> raw_rgb(cloud);
    view_raw->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, raw_rgb, "raw cloud");
    view_raw->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "raw cloud");

    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> view_filtered(new pcl::visualization::PCLVisualizer("filter"));
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> filtered_rgb(cloud);
    view_filtered->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_filtered, filtered_rgb, "filtered cloud");
    view_filtered->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "filtered cloud");

    while (!view_raw->wasStopped()) {
        view_raw->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
    while (!view_filtered->wasStopped()) {
        view_filtered->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }

    return 0;
}
```

### 说明
- **条件设置**：通过 `addComparison` 方法添加多个条件，可以使用 `pcl::ComparisonOps` 中的比较运算符（如 `GT`、`LT` 等）。
- **保留结构**：`setKeepOrganized(true)` 会保留原始点云的结构，滤波掉的点用 `NaN` 替代；`setKeepOrganized(false)` 会删除滤波掉的点。
- **删除NaN点**：如果使用 `setKeepOrganized(false)`，可以使用 `pcl::removeNaNFromPointCloud` 删除 `NaN` 点。

通过上述方法，你可以灵活地使用 `ConditionalRemoval` 对点云数据进行条件过滤。