pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);这一步如何滤掉不合格的

这一步是将点云中的每一个点与另一个点云中的最近邻点进行匹配，得到一个点对应关系。如果想要过滤掉不合格的匹配，可以设置一个阈值，将匹配距离大于阈值的点对应关系剔除掉，只保留距离小于阈值的点对应关系。可以使用如下代码实现：

double threshold_distance = 0.1; // 设置阈值为0.1
pcl::Correspondences correspondences_filtered;
for (int i = 0; i < correspondences.size(); ++i) {
    if (correspondences[i].distance < threshold_distance) {
        correspondences_filtered.push_back(correspondences[i]);
    }
}

这样就可以得到一个经过距离筛选后的点对应关系集合 correspondences_filtered，其中只包括距离小于阈值 threshold_distance 的点对应关系。

相关问题

pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);

这段代码也是创建一个 correspondence（对应关系）对象，包含了两个点云中的点的索引（i 和 best_index），以及它们之间的距离（best_distance）。不同的是，这里没有进行归一化处理，直接使用了两个点之间的距离值作为相似度值。在某些情况下，直接使用距离值作为相似度值可能更加合适。

pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);其中的best_distance是什么意思

在 PCL 中，`pcl::Correspondence` 表示点云中两个点之间的对应关系，因此 `best_distance` 表示两个点之间的距离或者其他度量指标。在上述代码中，`best_distance` 的值被用作 `pcl::Correspondence` 对象的第三个参数，表示第一个点（在循环中的变量 `i` 表示）与第二个点（在容器 `shot1` 中的索引为 `best_index` 的元素表示）之间的距离或者其他度量指标。在匹配点云中的点时，通常会使用某种距离度量指标，如欧氏距离或者平方欧氏距离等。