PCL汉明距离匹配代码

以下是使用PCL库实现汉明距离匹配的示例代码：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/features/pfh.h>
#include <pcl/features/shot.h>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

int main(int argc, char **argv)
{
    // 加载两个点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 计算特征
    pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfh1(new pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33>());
    pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfh2(new pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33>());
    fpfh1->setInputCloud(cloud1);
    fpfh2->setInputCloud(cloud2);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree1(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    fpfh1->setSearchMethod(tree1);
    fpfh2->setSearchMethod(tree2);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>());
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>());
    fpfh1->setRadiusSearch(0.05);
    fpfh2->setRadiusSearch(0.05);
    fpfh1->compute(*fpfhs1);
    fpfh2->compute(*fpfhs2);

    // 创建 KD 树
    pcl::KdTreeFLANN<pcl::FPFHSignature33> kdtree;
    kdtree.setInputCloud(fpfhs2);

    // 初始化变量
    std::vector<int> k_indices(1);
    std::vector<float> k_distances(1);

    // 遍历第一个点云中的每个点
    for (size_t i = 0; i < fpfhs1->size(); ++i)
    {
        // 在第二个点云中找到最近邻点
        kdtree.nearestKSearch((*fpfhs1)[i], 1, k_indices, k_distances);

        // 输出汉明距离
        std::cout << "Hamming distance between point " << i << " in cloud 1 and its nearest neighbor in cloud 2: " << k_distances[0] << std::endl;
    }

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用了 PCL 库中的 FPFH 特征描述子，并创建了一个 KD 树来加速最近邻搜索。对于第一个点云中的每个点，我们在第二个点云中找到了其最近邻点，并计算了它们之间的汉明距离。