for (std::size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i)
时间: 2024-05-30 13:09:45 浏览: 10
这段代码中的 scene_descriptors 是指场景点云的描述子。在点云特征匹配中,一般需要先对模型点云和场景点云提取特征,例如通过SURF,SIFT,FPFH等算子提取点云的局部特征描述子。在这里,scene_descriptors 可能是指场景点云的某种局部特征描述子的数据结构,比如一个 pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33> 类型的指针。该指针中包含了场景点云的每个点的 FPFH 特征描述子。
相关问题
void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot1, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); pcl::KdTreeFLANNpcl::BINARY matching; matching.setInputCloud(model_descriptors); for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) { int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } } }这样写法是对的吗
这段代码有一些问题。首先,在函数签名中,你声明了两个参数 `shot1` 和 `shot2`,但是在函数中并没有使用它们。其次,你使用了一个未定义的变量 `scene_descriptors`。最后,你需要将 `squaredDistances` 变量的类型修改为 `hammingDistances`,因为你在使用汉明距离进行匹配。
如果你想使用布尔型描述子进行匹配,你需要对代码进行一些修改。下面是一个可能的实现方式:
```
void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr model_descriptors, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr scene_descriptors, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) {
clock_t start = clock();
// Create a KdTreeFLANN object and set the input cloud
pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY> matching;
matching.setInputCloud(model_descriptors);
// Loop through all scene descriptors and find the best match in the model descriptors
for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) {
std::vector<int> neighbors(1);
std::vector<int> hammingDistances(1);
if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) {
int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, hammingDistances);
if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) {
pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]);
model_scene_corrs->push_back(correspondence);
}
}
}
}
```
在这个实现中,我假设 `model_descriptors` 和 `scene_descriptors` 是 `pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr` 类型的指针,而 `model_scene_corrs` 是 `pcl::CorrespondencesPtr` 类型的指针。然后,我创建了一个 `KdTreeFLANN` 对象,并将模型描述子作为输入。接下来,我循环遍历所有场景描述子,并在模型描述子中查找最佳匹配。如果找到了匹配,则将对应关系添加到 `model_scene_corrs` 变量中。在这个实现中,我使用了一个硬编码的阈值 `0.05f` 来过滤掉不好的匹配。在实际应用中,你需要根据实际数据特征来设置正确的阈值。
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。
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