可是这不是二进制描述子了

非常抱歉，我的回答还是有误。如果您使用的是二进制描述子，那么 `histogram` 的确不是 `pcl::SHOT352` 或 `pcl::SHOTColor` 或 `pcl::SHOT1344` 的成员，因为二进制描述子不是基于直方图的，而是基于比特位的。

对于二进制描述子，可以使用以下代码输出特定项的值：

std::cout << ((descriptor2.descriptor[k/8] & (1 << (k%8))) != 0) << std::endl;

其中，`descriptor2.descriptor` 是一个 `pcl::SHOT352` 或 `pcl::SHOTColor` 或 `pcl::SHOT1344` 变量的数组，它包含变量的二进制描述子中的每个比特位的值。由于每个比特位只能表示 0 或 1，因此可以使用一个布尔表达式来输出它的值。具体来说，这个表达式使用了按位与和位移运算符，以获取 `descriptor2.descriptor[k/8]` 中的第 `k%8` 个比特位的值，并将其转换为布尔类型。因为每个字节可以表示 8 个比特位，所以 `k/8` 计算了需要访问的字节的索引。注意，这个代码假设二进制描述子是按照字节边界对齐的，即每 8 个比特位存储在一个字节中。如果您使用的是不同的比特位对齐方式，则需要相应地修改代码。

相关问题

这是对二进制描述子吗

不好意思，我的回答有误。对于二进制描述子，我们不能直接使用KdTree进行最近邻搜索，因为KdTree是基于距离度量的搜索方法，而二进制描述子是离散的，无法进行距离计算。

对于二进制描述子，我们需要使用一些特殊的方法来进行最近邻搜索，例如汉明距离（Hamming distance）或海明距离（Hemming distance）。汉明距离是两个二进制序列不同位的数量，海明距离是两个二进制序列不同位的比例。

在PCL中，可以使用FLANN库的LshIndex或CompositeIndex来实现二进制描述子的最近邻搜索，这些方法使用哈希技术来加速搜索。以下是一个使用LshIndex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LshIndex
pcl::search::LshIndex<pcl::SHOT352> lsh_index;
lsh_index.setInputCloud(target_descriptors);
lsh_index.buildIndex();

// 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) {
    lsh_index.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，我们首先构建了一个LshIndex，并将目标点云的SHOT352描述子作为其输入云。然后，我们使用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。

这个是对二进制描述子吗

不好意思，我的回答还是有误。在PCL中，对于二进制描述子，我们可以使用FLANN库的LshIndex或CompositeIndex来实现最近邻搜索。这些方法使用哈希技术来加速搜索，而不是直接计算距离。

以下是一个使用LshIndex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LshIndex
pcl::search::LshIndex<pcl::SHOT352> lsh_index;
lsh_index.setInputCloud(target_descriptors);
lsh_index.buildIndex();

// 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) {
    lsh_index.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
}

其中，我们首先构建了一个LshIndex，并将目标点云的SHOT352描述子作为其输入云。然后，我们使用LshIndex的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。

需要注意的是，二进制描述子的匹配效果可能不如其它类型的描述子，因为二进制描述子容易受到局部噪声和变形的影响，所以在实际应用中需要根据具体情况进行选择。