hammingDistance不是Eigen的成员
时间: 2024-05-18 14:14:30 浏览: 11
你是对的,非常抱歉我的错误。在这段代码中,`hammingDistance`是通过调用 `pcl::getFieldIndex()` 和 `pcl::getFieldsList()` 来计算两个二进制描述子之间的汉明距离的。具体实现可以在 `pcl/features/impl/shot_lrf_omp.hpp` 中找到。
相关问题
getHammingDistance不是pcl的成员
非常抱歉,我的回答有误。PCL 中并没有提供名为 getHammingDistance 的函数,这是我的疏忽。实际上,在 PCL 中可以使用 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。以下是修改后的示例代码:
```cpp
#include <Eigen/Core>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/keypoints/harris_3d.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/correspondence.h>
int main()
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读入点云数据
pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);
// 特征点提取
pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI> harris;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
harris.setInputCloud(cloud1);
harris.setNonMaxSupression(true);
harris.setRadius(0.05);
harris.compute(*keypoints1);
harris.setInputCloud(cloud2);
harris.compute(*keypoints2);
// 描述符计算
pcl::SHOTColorEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI, pcl::SHOT1344> shot;
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.setInputCloud(cloud1);
shot.setInputNormals(cloud1);
shot.setRadiusSearch(0.1);
shot.setInputCloud(keypoints1);
shot.compute(*descriptors1);
shot.setInputCloud(cloud2);
shot.setInputNormals(cloud2);
shot.setInputCloud(keypoints2);
shot.compute(*descriptors2);
// 特征点匹配
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
for (size_t i = 0; i < keypoints1->size(); ++i)
{
int min_index = -1;
float min_distance = std::numeric_limits<float>::max();
for (size_t j = 0; j < keypoints2->size(); ++j)
{
float distance = (float)Eigen::hammingDistance((*descriptors1)[i].descriptor.data(), (*descriptors2)[j].descriptor.data(), (*descriptors1)[i].descriptor.size());
if (distance < min_distance)
{
min_distance = distance;
min_index = j;
}
}
if (min_index >= 0)
{
pcl::Correspondence correspondence(i, min_index, min_distance);
correspondences->push_back(correspondence);
}
}
// 输出匹配结果
std::cout << "Found " << correspondences->size() << " correspondences." << std::endl;
return 0;
}
```
在修改后的代码中,使用了 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。注意,在计算汉明距离时,需要将描述符转换为数据指针,并传递描述符的大小作为参数。
如何将eigen的matrixxd作为struct的成员
要将 `Eigen::MatrixXd` 对象作为 `struct` 的成员,可以在 `struct` 中声明一个 `Eigen::MatrixXd` 对象,然后在构造函数中初始化它。
以下是一个示例代码:
```cpp
#include <Eigen/Dense>
struct MyStruct {
Eigen::MatrixXd my_matrix;
MyStruct(int rows, int cols) : my_matrix(rows, cols) {
// Do any additional initialization here if needed
}
};
int main() {
MyStruct s(3, 3);
s.my_matrix << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;
return 0;
}
```
在这个示例中,`MyStruct` 结构体中声明了一个 `Eigen::MatrixXd` 对象 `my_matrix`。在 `MyStruct` 的构造函数中,我们使用 `rows` 和 `cols` 参数来初始化 `my_matrix` 对象。
在 `main()` 函数中,我们创建了一个 `MyStruct` 对象 `s`,并将 `1` 到 `9` 的数字填充到 `my_matrix` 中。
这样,您就可以使用 `struct` 来存储 `Eigen::MatrixXd` 对象了。
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