Class pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus相关案例

我可以回答这个问题。pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus是一个点云库中的一个类，用于拒绝不符合样本一致性的点云匹配。它可以用于去除噪声和错误匹配，提高点云配准的精度。

相关问题

pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp; icp.setInputSource(source_cloud); icp.setInputTarget(target_cloud); icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences); pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>()); ransac->setInputSource(source_cloud); ransac->setInputTarget(target_cloud); ransac->setInlierThreshold(0.05); ransac->setMaximumIterations(1000); ransac->setInputCorrespondences(correspondences); ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered); icp.setCorrespondences(correspondences_filtered); PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT); icp.align(*aligned_cloud);如何修改

在这段代码中，setCorrespondences()函数的调用是错误的，因为pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类中没有定义该函数。正确的做法是将pcl::CorrespondencesPtr类型的指针correspondences_filtered作为参数传递给pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类的align()函数，从而进行点云配准。修改后的代码如下：

pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
icp.setInputSource(source_cloud);
icp.setInputTarget(target_cloud);
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05);

pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>());
ransac->setInputSource(source_cloud);
ransac->setInputTarget(target_cloud);
ransac->setInlierThreshold(0.05);
ransac->setMaximumIterations(1000);
ransac->setInputCorrespondences(correspondences);

pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences);
ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered);

PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT);
icp.setInputCorrespondences(correspondences_filtered);
icp.align(*aligned_cloud);

注意，这里通过icp.setInputCorrespondences()函数将点对应关系传递给ICP算法，从而进行点云配准。

error: ‘class pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>’ has no member named ‘setSourceFeatures’ icp.setSourceFeatures(fpfhs1);

这个错误提示是因为 `pcl::IterativeClosestPoint` 这个类中没有名为 `setSourceFeatures` 的成员函数。可能是代码中使用了过时的函数或者是函数名拼写不正确。

可以尝试使用 `setInputSource` 函数来设置源点云的特征，例如：

icp.setInputSource(fpfhs1);

如果你需要设置目标点云的特征，可以使用 `setInputTarget` 函数。如果这些修改没有解决问题，建议你仔细检查一下函数的名称和版本是否正确。