pcl::Correspondences如何创建

pcl::Correspondences是PCL中用于描述点云间对应关系的数据结构。它包含了两个属性：index_query和index_match，分别表示源点云和目标点云中对应点的索引。

下面是一个创建pcl::Correspondences的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences());

// 填充源点云和目标点云

// 初始化一个KdTree
tree->setInputCloud(cloud_tgt);

// 设置匹配阈值
const float max_distance = 0.1;

// 对于源点云中的每个点，寻找其在目标点云中的最近邻，并计算它们之间的距离
for (size_t i = 0; i < cloud_src->size(); ++i)
{
    std::vector<int> indices(1);
    std::vector<float> distances(1);
    tree->nearestKSearch(cloud_src->at(i), 1, indices, distances);

    if (distances[0] < max_distance)
    {
        pcl::Correspondence correspondence(indices[0], static_cast<int>(i), distances[0]);
        correspondences->push_back(correspondence);
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了两个PointCloud指针，分别表示源点云和目标点云。然后创建了一个KdTree用于快速查找最近邻。接着，我们遍历源点云中的每个点，使用KdTree查找其在目标点云中的最近邻，并计算它们之间的距离。如果它们之间的距离小于给定的匹配阈值，就将它们的索引和距离存储在一个pcl::Correspondence中，并添加到pcl::Correspondences中。最终，pcl::Correspondences中存储了所有的匹配对应关系。