关于NNDR算法的介绍

NNDR算法全称为Nearest Neighbor Distance Ratio，是一种用于图像识别和机器学习的算法。它的作用是对图像中的特征点进行匹配，从而实现图像的识别和匹配。在特征点匹配过程中，NNDR算法采用了一种基于距离比较的策略，只有那些最相似的特征点才会被认为是匹配成功的。因此，NNDR算法具有较高的精度和鲁棒性，是机器学习和计算机视觉领域中常用的算法之一。

相关问题

sift怎么结合NNDR

SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种用于图像特征提取的方法，而NNDR（最近邻不确定性比率）是一种用于特征匹配的方法。在使用SIFT算法提取图像特征后，可以使用NNDR算法进行特征匹配，以找到两张图像中相对应的特征点。具体来说，NNDR算法可以通过比较最近邻匹配和次近邻匹配之间的距离来确定特征匹配的可靠性。

PCL中NNDR特征匹配代码

在PCL中，NNDR特征匹配可以使用`pcl::registration::CorrespondenceEstimation`类和`pcl::registration::CorrespondenceRejectorOneToOne`类实现。下面是一个示例代码，用于在两个点云中匹配SURF特征：

#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_one_to_one.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/features/board.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::Normal NormalT;
typedef pcl::SHOT352 DescriptorT;

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

    // 计算法线
    pcl::PointCloud<NormalT>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<NormalT>);
    pcl::PointCloud<NormalT>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<NormalT>);
    pcl::NormalEstimation<PointT, NormalT> normalEstimator;
    normalEstimator.setInputCloud(cloud1);
    normalEstimator.setRadiusSearch(0.01);
    normalEstimator.compute(*normals1);
    normalEstimator.setInputCloud(cloud2);
    normalEstimator.compute(*normals2);

    // 计算SHOT特征
    pcl::PointCloud<DescriptorT>::Ptr features1(new pcl::PointCloud<DescriptorT>);
    pcl::PointCloud<DescriptorT>::Ptr features2(new pcl::PointCloud<DescriptorT>);
    pcl::SHOTEstimationOMP<PointT, NormalT, DescriptorT> shotEstimator;
    shotEstimator.setInputCloud(cloud1);
    shotEstimator.setInputNormals(normals1);
    shotEstimator.setRadiusSearch(0.01);
    shotEstimator.compute(*features1);
    shotEstimator.setInputCloud(cloud2);
    shotEstimator.setInputNormals(normals2);
    shotEstimator.compute(*features2);

    // 特征匹配
    pcl::registration::CorrespondenceEstimation<DescriptorT, DescriptorT> correspondenceEstimator;
    correspondenceEstimator.setInputSource(features1);
    correspondenceEstimator.setInputTarget(features2);
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
    correspondenceEstimator.determineCorrespondences(*correspondences);

    // NNDR匹配
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorOneToOne correspondenceRejector;
    correspondenceRejector.setInputCorrespondences(correspondences);
    correspondenceRejector.setThreshold(0.8); // 设置NNDR阈值
    pcl::CorrespondencesPtr filteredCorrespondences(new pcl::Correspondences);
    correspondenceRejector.getCorrespondences(*filteredCorrespondences);

    // 可视化匹配结果
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Correspondences");
    viewer.addPointCloud(cloud1, "cloud1");
    viewer.addPointCloud(cloud2, "cloud2");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1, 0, 0, "cloud1");
    viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 1, 0, "cloud2");
    for (int i = 0; i < filteredCorrespondences->size(); i++) {
        int index1 = filteredCorrespondences->at(i).index_query;
        int index2 = filteredCorrespondences->at(i).index_match;
        std::stringstream ss;
        ss << "correspondence_" << i;
        viewer.addCorrespondence<PointT>(cloud1, cloud2, index1, index2, ss.str());
    }
    viewer.spin();

    return 0;
}

该代码中，我们首先加载了两个点云，然后计算了它们的法线和SHOT特征。接着，使用`CorrespondenceEstimation`类对两个点云的特征进行匹配，并得到了一组初始的匹配对。然后，使用`CorrespondenceRejectorOneToOne`类对这些匹配对进行NNDR匹配，并得到了一组筛选后的匹配对。最后，我们可以使用PCL可视化工具对匹配结果进行可视化。

需要注意的是，在进行NNDR匹配时，需要根据实际应用场景来调整阈值的取值。如果阈值过大，会导致匹配成功的对数较少；如果阈值过小，会导致误匹配的对数较多。