PCL如何定义布尔型的描述子

在 PCL 中，可以使用 `pcl::Histogram<1>` 类型来定义布尔型的描述子。该类是一个一维直方图，只有两个 bin，分别对应于 true 和 false 的值。可以使用以下代码定义一个布尔型的描述子：

typedef pcl::Histogram<1> BoolDescriptor;

然后可以使用 `setNormal()` 函数将 true 或 false 值赋给描述子中的 bin，例如：

BoolDescriptor descriptor;
descriptor.setNormal(0, true); // 将第一个 bin 赋值为 true

在使用布尔型描述子进行特征匹配时，可以使用 `pcl::KdTreeFLANN` 或 `pcl::search::Search` 类来搜索匹配项。

相关问题

PCL中布尔型描述子的特征匹配方法

PCL 中常用的布尔型描述子是 Point Feature Histograms (PFH) 描述子。在 PCL 中，可以使用 `pcl::PFHEstimation` 类来计算 PFH 描述子，使用 `pcl::registration::CorrespondenceEstimation` 类来计算两个点云数据集之间的对应关系。

首先，使用 `pcl::PFHEstimation` 类来计算两个点云数据集的 PFH 描述子。例如：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
// 读取点云数据集到 cloud_source 和 cloud_target 中

pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree_source(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree_target(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
// 建立 KdTree 数据结构，用于最近邻搜索

pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals_source(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>());
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals_target(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>());
// 计算法线

pcl::PFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PFHSignature125> pfh_estimation;
pfh_estimation.setSearchMethodSource(tree_source);
pfh_estimation.setSearchMethodTarget(tree_target);
pfh_estimation.setInputCloudSource(cloud_source);
pfh_estimation.setInputCloudTarget(cloud_target);
pfh_estimation.setInputNormalsSource(normals_source);
pfh_estimation.setInputNormalsTarget(normals_target);

pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>::Ptr pfhs_source(new pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>());
pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>::Ptr pfhs_target(new pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>());
// 创建存储 PFH 描述子的点云数据集

pfh_estimation.compute(*pfhs_source);
pfh_estimation.compute(*pfhs_target);
// 计算 PFH 描述子

接着，使用 `pcl::registration::CorrespondenceEstimation` 类来计算两个点云数据集之间的对应关系。例如：

pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::PFHSignature125, pcl::PFHSignature125> est;
est.setInputSource(pfhs_source);
est.setInputTarget(pfhs_target);
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences());
est.determineCorrespondences(*correspondences);
// 计算对应关系

最后，使用 `pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus` 类来去除错误的对应关系，并进行配准。例如：

pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> rejector;
rejector.setInputSource(cloud_source);
rejector.setInputTarget(cloud_target);
rejector.setInlierThreshold(0.1);
rejector.setMaximumIterations(10000);
pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences());
rejector.getRemainingCorrespondences(*correspondences, *correspondences_filtered);
// 去除错误的对应关系

pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> transformation_estimation;
Eigen::Matrix4f transformation_matrix;
transformation_estimation.estimateRigidTransformation(*cloud_source, *cloud_target, *correspondences_filtered, transformation_matrix);
// 计算变换矩阵

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source_transformed(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
pcl::transformPointCloud(*cloud_source, *cloud_source_transformed, transformation_matrix);
// 对源点云进行变换

pcl::visualization::CloudViewer viewer("Viewer");
viewer.showCloud(cloud_source_transformed);
while(!viewer.wasStopped());
// 可视化

需要注意的是，布尔型描述子之间的匹配过程与浮点型描述子之间的匹配过程有所不同。在匹配过程中，除了计算描述子之间的距离外，还需要考虑到描述子的方向性。因此，在匹配过程中需要使用到法线信息。在上述代码中，计算 PFH 描述子时计算了法线信息，用于后续的匹配过程中。

PCL如何计算布尔型描述子的匹配点对

PCL(Point Cloud Library) 库中提供了 `pcl::search::KdTree` 和 `pcl::registration::CorrespondenceEstimation` 等类，可以用于布尔型描述子的匹配点对计算。

下面是一个简单的例子，假设你已经得到了两个点云的布尔型描述子，可以使用以下代码计算它们的匹配点对：

#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>

// 定义一个256位的二进制描述子
typedef pcl::SHOT352 DescriptorType;

// 定义点云类型
typedef pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> PointCloudType;

// 定义点云和描述子
PointCloudType::Ptr cloud1(new PointCloudType), cloud2(new PointCloudType);
pcl::PointCloud<DescriptorType>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<DescriptorType>);
pcl::PointCloud<DescriptorType>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<DescriptorType>);

// 填充点云和描述子

// 创建KdTree
pcl::search::KdTree<DescriptorType> kd_tree;
kd_tree.setInputCloud(descriptors2);

// 创建对应估计器
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<DescriptorType, DescriptorType> correspondence_estimation;
correspondence_estimation.setInputSource(descriptors1);
correspondence_estimation.setInputTarget(descriptors2);
correspondence_estimation.setSearchMethodTarget(kd_tree);

// 计算对应关系
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
correspondence_estimation.determineCorrespondences(*correspondences);

// 输出匹配点对
for (const auto& correspondence : correspondences->getVector()) {
    int index1 = correspondence.index_query;
    int index2 = correspondence.index_match;
    std::cout << "Matched point pair: " << index1 << " - " << index2 << std::endl;
}

在这个例子中，假设你使用了PCL库中的SHOT描述子来计算点云的布尔型描述子。首先，需要创建一个KdTree，并将目标点云的描述子作为输入，以便在估计对应关系时进行搜索。然后，创建一个对应估计器，并将源点云和目标点云的描述子作为输入，以及之前创建的KdTree作为目标点云的搜索方法。最后，通过 `determineCorrespondences` 函数计算点云之间的对应关系，并输出匹配点对。

需要注意的是，布尔型描述子的长度和具体实现方式可能不同，如果使用不同的描述子，需要修改代码中的描述子类型和描述子长度，以保证计算的正确性。同时，对于不同类型的点云数据，可能需要使用不同的点云类型和描述子类型。