Реконструкция марширующих кубов — векторный индекс вне диапазона

Я пытаюсь сгенерировать сетку из облака точек, используя алгоритм Marching Cubes, реализованный в PCL. Я адаптирую код, указанный на https://github.com/atduskgreg/pcl-marching-squares-example/blob/master/marching_cubes.cpp в мое облако точек (мой код приведен ниже). Visual Studio 2015 успешно компилируется, но когда я запускаю ее, я получаю сообщение об ошибке о сбое утверждения отладки. Выражение «Вектор нижний индекс вне диапазона». Можете ли вы помочь мне с этим сообщением об ошибке? Другой мой вопрос: могу ли я успешно сгенерировать полигональную сетку, как я могу экспортировать ее в формате .obj, .ply или .wrl?
Я с нетерпением жду ответа от вас
С уважением

#include <iostream>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree.h>
#include<conio.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/console/print.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/console/time.h>
#include <pcl/surface/3rdparty/poisson4/geometry.h>
#include <pcl/registration/distances.h>
#include <pcl/common/distances.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes_rbf.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes_hoppe.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes.h>

int
main(int argc, char** argv)
{
srand((unsigned int)time(NULL));
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
//pcd'ye dönüştürülen dosyanın okunması
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("silindir_arka_ENTIRE_DATA_ELIMINATED_REG_PCD.pcd", *cloud);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree1(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
tree1->setInputCloud(cloud);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree1);
ne.setKSearch(20);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.compute(*cloud_normals);

pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
pcl::concatenateFields(*cloud, *cloud_normals, *cloud_with_normals);
cloud_with_normals->points[0].normal_x;

std::cout << cloud_with_normals->points[0].normal_x << " " << cloud_with_normals->points[0].normal_y << " " << cloud_with_normals->points[0].normal_z << std::endl;
pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>());
tree->setInputCloud(cloud_with_normals);
std::cout << "begin marching cubes reconstruction" << std::endl;

pcl::MarchingCubesHoppe<pcl::PointNormal> mc;
pcl::PolygonMesh::Ptr triangles(new pcl::PolygonMesh);

std::cout << "111" << std::endl;
mc.setInputCloud(cloud_with_normals);
std::cout << "222" << std::endl;
mc.setSearchMethod(tree);
std::cout << "333" << std::endl;
mc.reconstruct(*triangles);

std::cout << triangles->polygons.size() << " triangles created" << std::endl;

return(0);

}