void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>> shot2(model_descriptors_shot->size()),std::vector<std::bitset<352>> shot2(scene_descriptors_shot->size()); pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)这种表达有问题吗

是的，这种表达是有问题的。首先，函数定义中的参数名应该去掉类型定义，即应该改为：

void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)

其次，函数定义中的参数数量不匹配。在函数定义中，scene_descriptors_shot参数的数量应该为1，而不是2。因此，应该将其改为：

void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)

最后，函数定义中的函数体应该根据二进制描述子的特点进行修改，例如遍历每个模型描述子，计算它与场景描述子的Hamming距离，将Hamming距离最小的场景描述子与模型描述子进行匹配。具体实现可以参考以下示例代码：

for (size_t i = 0; i < model_descriptors_shot.size(); ++i) {
    size_t best_index = 0;
    size_t best_distance = 352;
    for (size_t j = 0; j < scene_descriptors_shot.size(); ++j) {
        size_t distance = (model_descriptors_shot[i] ^ scene_descriptors_shot[j]).count();
        if (distance < best_distance) {
            best_distance = distance;
            best_index = j;
        }
    }
    pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 352.0f);
    model_scene_corrs->push_back(correspondence);
}

注意，在这个实现中，我们使用了bitset的count函数计算二进制描述子之间的Hamming距离，然后用1减去距离的比例，作为匹配的相似度得分。