pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i];如果fpfhs1是布尔型向量，FPFHSignature33应该改为什么

如果`fpfhs1`是布尔型向量，那么它不能被用作FPFH特征的容器，因为FPFH特征是由浮点数构成的。应该将`fpfhs1`定义为`pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr`类型，以便存储FPFH特征。

如果你使用的是其他类型的点云（如`pcl::PointXYZRGB`），则需要将`pcl::FPFHSignature33`更改为适当的FPFH特征类型，例如`pcl::FPFHSignature108`（RGB和XYZ）。

因此，代码行：

pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i];

应该修改为：

pcl::FPFHSignature108& target = fpfhs1->points[i];

或其他适当的FPFH特征类型。

相关问题

pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (int i = 0; i < model_descriptors_shot->size(); ++i) { int minIndex = -1; uint64_t minDistance = std::numeric_limits<uint64_t>::max(); pcl::SHOT352 descriptor1; for (int j = 0; j < 352; j++) descriptor1.descriptor[j] = shot1[i][j]; //pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i); //pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i]; for (int j = 0; j < scene_descriptors_shot->size(); ++j) { pcl::SHOT352 descriptor2; for (int k = 0; k < 352; k++) descriptor2.descriptor[k] = shot2[j][k]; //pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i); //pcl::FPFHSignature33& candidate = fpfhs2->points[j]; uint64_t distance = 0; for (int k = 0; k < 352; ++k) { uint64_t diff = static_cast<int>(descriptor1.descriptor[i]) ^ static_cast<int>(descriptor2.descriptor[i]); while (diff) { ++distance; diff &= diff - 1; } } if (distance < minDistance) { minDistance = distance; minIndex = j; } } if (minIndex >= 0) { correspondences->push_back(pcl::Correspondence(i, minIndex, minDistance)); } } // 输出匹配结果 for (int i = 0; i < correspondences->size(); ++i) { pcl::Correspondence& correspondence = correspondences->at(i); std::cout << "correspondence " << i << ": cloud1[" << correspondence.index_query << "] <-> cloud2[" << correspondence.index_match << "] (distance: " << correspondence.distance << ")" << std::endl; }

这段代码是使用两个点云的SHOT特征进行匹配，并输出匹配结果。具体流程如下：

1. 首先创建一个pcl::CorrespondencesPtr类型的指针，用于存储匹配结果。

2. 对于第一个点云中的每个SHOT描述子，遍历第二个点云中的每个SHOT描述子，计算它们之间的Hamming距离，找到距离最小的描述子，并记录其索引。

3. 如果找到了距离最小的描述子，则将这两个描述子之间的匹配关系存储到correspondences中。

4. 输出匹配结果，包括匹配点在两个点云中的索引和它们之间的距离。

需要注意的是，这里使用的是SHOT描述子的Hamming距离进行匹配，而不是欧式距离或其他距离度量。这是因为SHOT描述子是二进制的，使用Hamming距离可以更好地反映它们的相似度。

pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i); pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i);如何对两个二进制数进行异或操作

由于`pcl::SHOT352`是由多个`uint32_t`类型的数据组成的，因此需要先将两个`pcl::SHOT352`类型的变量中对应的`uint32_t`类型数据分别进行异或操作，然后将结果存储到一个新的`pcl::SHOT352`类型变量中。可以使用循环遍历每个`uint32_t`类型数据，然后对其进行异或操作，例如：

pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i);
pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i);
pcl::SHOT352 diff;
for(int j = 0; j < 11; j++) // 11是352位二进制数中uint32_t类型数据的数量
{
    diff.histogram[j] = descriptor1.histogram[j] ^ descriptor2.histogram[j];
}

在上面的代码中，`diff`是一个新的`pcl::SHOT352`类型的变量，`j`是循环变量，遍历每个`uint32_t`类型数据的下标。`^`是按位异或操作符，将`descriptor1.histogram[j]`和`descriptor2.histogram[j]`对应的`uint32_t`类型数据进行异或操作，将结果存储到`diff.histogram[j]`中。最终，`diff`中就存储了`descriptor1`和`descriptor2`两个二进制数的按位异或结果。