如何对二值化描述子的匹配点对进行滤除

对于二值化的特征描述子，可以使用以下方法对匹配点对进行滤除：

1. 使用汉明距离作为匹配度量，计算所有匹配点对的汉明距离。

2. 将所有汉明距离按照从小到大的顺序排序。

3. 如果最小距离小于一个阈值，则将其作为正确匹配点，将其从匹配点对中去除。

4. 从剩余的匹配点对中，选择一个匹配度最高的点对作为正确匹配点，将其从匹配点对中去除，并将其对应的两个点从点云中去除。

5. 重复步骤4，直到没有匹配点对剩余为止。

需要注意的是，在使用二值化的描述子进行匹配的过程中，误匹配的情况比较常见，因此需要设置较小的误差阈值，并进行适当的滤除。同时，在进行滤除时，要注意不要将正确匹配的点对滤除掉。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用汉明距离对二值化的描述子匹配点对进行滤除：

// 定义描述子类型及相关变量
typedef pcl::SHOT352 Descriptor;
typedef pcl::PointCloud<Descriptor> DescriptorCloud;
DescriptorCloud::Ptr descriptors_src(new DescriptorCloud);
DescriptorCloud::Ptr descriptors_tgt(new DescriptorCloud);

// 计算匹配点对及其汉明距离
pcl::Correspondences all_correspondences;
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<Descriptor, Descriptor> est;
est.setInputSource(descriptors_src);
est.setInputTarget(descriptors_tgt);
est.determineCorrespondences(all_correspondences);

// 将汉明距离按照从小到大的顺序排序
std::sort(all_correspondences.begin(), all_correspondences.end(),
          [](const pcl::Correspondence& a, const pcl::Correspondence& b) {
              return a.distance < b.distance; });

// 设置误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点
const float kErrorThreshold = 20.0f;
pcl::Correspondences correspondences;
for (const auto& correspondence : all_correspondences) {
    if (correspondence.distance > kErrorThreshold) {
        correspondences.push_back(correspondence);
    }
}

// 逐步滤除误匹配点
while (true) {
    if (correspondences.empty()) {
        break;
    }
    const auto& correspondence = correspondences.front();
    correspondences.erase(correspondences.begin());

    // 检查该匹配点对是否已经被删除
    if (correspondence.index_query >= static_cast<int>(cloud_src->size()) ||
        correspondence.index_match >= static_cast<int>(cloud_tgt->size())) {
        continue;
    }

    // 将正确匹配的点对从点云中删除
    cloud_src->erase(cloud_src->begin() + correspondence.index_query);
    cloud_tgt->erase(cloud_tgt->begin() + correspondence.index_match);

    // 重新计算匹配点对
    est.setInputSource(descriptors_src);
    est.setInputTarget(descriptors_tgt);
    correspondences.clear();
    est.determineCorrespondences(correspondences);
}

在以上代码中，我们首先计算了匹配点对及其汉明距离，并将汉明距离按照从小到大的顺序排序。然后，我们将距离小于一个阈值的匹配点对作为正确匹配点，并将其从匹配点对中去除。接着，我们逐步滤除匹配度最高的点对，直到没有匹配点对剩余为止。在滤除点对的过程中，我们使用了`erase`函数从点云中删除了对应的点。