那对二进制的该怎么写

如果想要对二进制描述子进行特征匹配，可以使用 PCL 库中的 FPFH 或 SHOTColor 描述子。这些描述子都是二进制描述子。在使用 LSHIndex 进行最近邻搜索时，可以将模板参数设置为 pcl::FPFHSignature33 或 pcl::SHOTColor。具体来说，可以按照以下方式修改代码：

pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr source_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>());
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr target_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>());

// 假设已经将源点云和目标点云的FPFH描述子计算并存储在source_descriptors和target_descriptors中

// 构建LshIndex
pcl::search::LshIndex<pcl::FPFHSignature33> lsh_index;
lsh_index.setInputCloud(target_descriptors);
lsh_index.buildIndex();

// 对每个源点云的描述子进行最近邻搜索
std::vector<int> nn_indices(1);
std::vector<float> nn_dists(1);
for (int i = 0; i < source_descriptors->size(); ++i) {
    lsh_index.nearestKSearch(*source_descriptors, i, 1, nn_indices, nn_dists);
    // nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引
    // 可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选
}

需要注意的是，对于二进制描述子，最近邻搜索的结果是一个汉明距离（Hamming distance），而不是欧氏距离（Euclidean distance）。因此，在进行匹配筛选时需要根据汉明距离进行比较。