PCL汉明距离特征匹配代码

以下是使用PCL库进行汉明距离特征匹配的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/ia_ransac.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 计算法线
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    tree->setInputCloud(cloud1);
    ne.setInputCloud(cloud1);
    ne.setSearchMethod(tree);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals1);
    tree->setInputCloud(cloud2);
    ne.setInputCloud(cloud2);
    ne.compute(*normals2);

    // 计算FPFH特征
    pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    fpfh.setInputCloud(cloud1);
    fpfh.setInputNormals(normals1);
    fpfh.setSearchMethod(tree);
    fpfh.setRadiusSearch(0.05);
    fpfh.compute(*fpfhs1);
    fpfh.setInputCloud(cloud2);
    fpfh.setInputNormals(normals2);
    fpfh.compute(*fpfhs2);

    // 汉明距离特征匹配
    pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::FPFHSignature33, pcl::FPFHSignature33> correst;
    std::vector<pcl::Correspondence> corrs;
    correst.setInputSource(fpfhs1);
    correst.setInputTarget(fpfhs2);
    correst.determineCorrespondences(corrs);

    // RANSAC配准
    pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> tfe;
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> rejector;
    rejector.setInputSource(cloud1);
    rejector.setInputTarget(cloud2);
    rejector.setInlierThreshold(0.01);
    rejector.setMaximumIterations(1000);
    rejector.setRefineModel(false);
    rejector.setInputCorrespondences(corrs);
    pcl::Correspondences corrs_filtered;
    rejector.getCorrespondences(corrs_filtered);
    Eigen::Matrix4f trans;
    tfe.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, corrs_filtered, trans);

    // 输出变换矩阵
    std::cout << "Transformation matrix: " << std::endl << trans << std::endl;
    return 0;
}

代码中首先加载了两个点云数据（cloud1.pcd和cloud2.pcd），然后使用法线估计算法计算点云的法线信息，接着使用FPFH估计算法计算点云的FPFH特征。然后使用汉明距离特征匹配算法计算两个点云之间的对应关系，最后使用RANSAC算法进行点云配准，并输出变换矩阵。