PCL中VFH算法加汉明特征匹配代码

下面是一个使用PCL中VFH算法加汉明特征匹配的简单示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/vfh.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_sample_consensus.h>
#include <pcl/registration/transformation_estimation_svd.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_source(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_target(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("source.pcd", *cloud_source);
    pcl::io::loadPCDFile("target.pcd", *cloud_target);

    // 计算法向量
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud_source);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    ne.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals_source(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals_source);
    ne.setInputCloud(cloud_target);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals_target(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.compute(*normals_target);

    // 计算VFH描述子
    pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh;
    vfh.setInputCloud(cloud_source);
    vfh.setInputNormals(normals_source);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr vfhtree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    vfh.setSearchMethod(vfhtree);
    pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>::Ptr vfhs_source(new pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>);
    vfh.compute(*vfhs_source);
    vfh.setInputCloud(cloud_target);
    vfh.setInputNormals(normals_target);
    pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>::Ptr vfhs_target(new pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>);
    vfh.compute(*vfhs_target);

    // 计算VFH描述子的汉明距离
    pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::VFHSignature308, pcl::VFHSignature308> est;
    est.setInputSource(vfhs_source);
    est.setInputTarget(vfhs_target);
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences());
    est.determineCorrespondences(*correspondences);

    // 筛选和优化对应关系
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> rejector;
    rejector.setInputSource(cloud_source);
    rejector.setInputTarget(cloud_target);
    rejector.setInlierThreshold(0.15);
    rejector.setMaximumIterations(10000);
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences());
    rejector.getRemainingCorrespondences(*correspondences, *correspondences_filtered);

    // 计算变换矩阵
    pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> estimation;
    pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>::Matrix4 transformation;
    estimation.estimateRigidTransformation(*cloud_source, *cloud_target, *correspondences_filtered, transformation);

    // 输出结果
    std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl;
    std::cout << transformation << std::endl;

    return 0;
}

该代码中，先加载了两个点云数据，然后计算了每个点的法向量和VFH描述子。接着，使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类计算点云间的对应关系，并使用pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus类对对应关系进行筛选和优化，最后使用pcl::registration::TransformationEstimationSVD类计算点云间的变换矩阵。