PCL对二进制描述子进行最邻近搜索

PCL中可以使用KdTree来对二进制描述子进行最近邻搜索。KdTree是一种基于K维空间的数据结构，它可以在高维空间中高效地进行最近邻搜索。

以下是一个使用KdTree进行二进制描述子匹配的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr source_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr target_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());

// 假设已经将源点云和目标点云的SHOT352描述子计算并存储在source_descriptors和target_descriptors中

// 构建KdTree
pcl::KdTreeFLANN<pcl::SHOT352> kd_tree;
kd_tree.setInputCloud(target_descriptors);

// 对每个源点云的描述子进行最近邻搜索
std::vector<int> nn_indices(1);
std::vector<float> nn_dists(1);
for (int i = 0; i < source_descriptors->size(); ++i) {
    kd_tree.nearestKSearch(*source_descriptors, i, 1, nn_indices, nn_dists);
    // nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引
    // 可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选
}

在上述代码中，我们将目标点云的SHOT352描述子作为KdTree的输入云，并使用nearestKSearch()方法对每个源点云的描述子进行最近邻搜索。搜索结果保存在nn_indices和nn_dists中，其中nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引。可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选，例如只有当最近邻的距离小于某个阈值时，才认为两个描述子匹配。