if (!std::isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0]))

这段代码是用于判断场景点云的描述子是否合法的。具体来说，代码中的 isfinite 函数用于判断一个数是否为有限数，如果是无限或者非数则返回 false，否则返回 true。在这里，如果场景点云的某个描述子的第一个元素不是有限数（即无限或者非数），则说明该场景点云的描述子不合法。代码中的 at(i) 函数用于获取场景点云中第 i 个点的描述子，descriptor[0] 则表示该描述子的第一个元素。如果该描述子不合法，则跳过该点不进行匹配。

相关问题

if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0]))

这段代码是一个条件语句，用于检查scene_descriptors中第i个元素的第一个描述子是否为有限值（非NaN、非无穷大）。scene_descriptors是一个点云描述子（feature）的集合，每个描述子包含一个向量或特征向量，用来描述点云中特定点的局部形状、外观等特征。在这段代码中，通过检查第一个描述子的值是否为有限值，可以排除由于某些原因（例如数据损坏、缺失等）导致某些描述子无效的情况。如果第一个描述子的值是有限值，则条件语句返回true，否则返回false。

void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot1, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); pcl::KdTreeFLANNpcl::BINARY matching; matching.setInputCloud(model_descriptors); for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) { int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } } }这样写法是对的吗

这段代码有一些问题。首先，在函数签名中，你声明了两个参数 `shot1` 和 `shot2`，但是在函数中并没有使用它们。其次，你使用了一个未定义的变量 `scene_descriptors`。最后，你需要将 `squaredDistances` 变量的类型修改为 `hammingDistances`，因为你在使用汉明距离进行匹配。

如果你想使用布尔型描述子进行匹配，你需要对代码进行一些修改。下面是一个可能的实现方式：

void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr model_descriptors, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr scene_descriptors, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) {
    clock_t start = clock();

    // Create a KdTreeFLANN object and set the input cloud
    pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY> matching;
    matching.setInputCloud(model_descriptors);

    // Loop through all scene descriptors and find the best match in the model descriptors
    for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) {
        std::vector<int> neighbors(1);
        std::vector<int> hammingDistances(1);

        if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) {
            int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, hammingDistances);
            if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) {
                pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]);
                model_scene_corrs->push_back(correspondence);
            }
        }
    }
}

在这个实现中，我假设 `model_descriptors` 和 `scene_descriptors` 是 `pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr` 类型的指针，而 `model_scene_corrs` 是 `pcl::CorrespondencesPtr` 类型的指针。然后，我创建了一个 `KdTreeFLANN` 对象，并将模型描述子作为输入。接下来，我循环遍历所有场景描述子，并在模型描述子中查找最佳匹配。如果找到了匹配，则将对应关系添加到 `model_scene_corrs` 变量中。在这个实现中，我使用了一个硬编码的阈值 `0.05f` 来过滤掉不好的匹配。在实际应用中，你需要根据实际数据特征来设置正确的阈值。