PCL对二值化描述子计算汉明距离并可视化的代码

以下是使用 PCL 计算二值化描述子汉明距离并可视化的示例代码：

#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/shot.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/histogram_visualizer.h>

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

    // 估计法线
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    ne.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals);

    // 计算SHOT描述符
    pcl::SHOTEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::SHOT352> shot;
    shot.setInputCloud(cloud);
    shot.setInputNormals(normals);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    shot.setSearchMethod(tree2);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    shot.setRadiusSearch(0.1);
    shot.compute(*descriptors);

    // 将描述符二值化
    const float threshold = 0.5;
    for (size_t i = 0; i < descriptors->size(); ++i)
    {
        for (size_t j = 0; j < 352; ++j)
        {
            if ((*descriptors)[i].descriptor[j] > threshold)
            {
                (*descriptors)[i].descriptor[j] = 1;
            }
            else
            {
                (*descriptors)[i].descriptor[j] = 0;
            }
        }
    }

    // 计算汉明距离
    std::vector<int> distances;
    for (size_t i = 0; i < descriptors->size(); ++i)
    {
        for (size_t j = 0; j < i; ++j)
        {
            int distance = pcl::getHammingDistance((*descriptors)[i], (*descriptors)[j]);
            distances.push_back(distance);
        }
    }

    // 可视化汉明距离的分布
    pcl::visualization::PCLHistogramVisualizer vis;
    vis.addFeatureHistogram(distances, 32, "Hamming distance");
    vis.spin();

    return 0;
}

这个示例代码加载了一个点云数据，使用 `SHOTEstimation` 计算描述符，并将描述符二值化。然后，它计算每对描述符之间的汉明距离，并将距离可视化为直方图。