// 定义描述子类型及相关变量 typedef pcl::SHOT352 Descriptor; typedef pcl::PointCloud<Descriptor> DescriptorCloud; DescriptorCloud::Ptr descriptors_src(new DescriptorCloud); DescriptorCloud::Ptr descriptors_tgt(new DescriptorCloud); // 计算匹配点对及其汉明距离 pcl::Correspondences all_correspondences; pcl::registration::CorrespondenceEstimation<Descriptor, Descriptor> est; est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); est.determineCorrespondences(all_correspondences); // 将汉明距离按照从小到大的顺序排序 std::sort(all_correspondences.begin(), all_correspondences.end(), [](const pcl::Correspondence& a, const pcl::Correspondence& b) { return a.distance < b.distance; }); // 设置误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点 const float kErrorThreshold = 20.0f; pcl::Correspondences correspondences; for (const auto& correspondence : all_correspondences) { if (correspondence.distance > kErrorThreshold) { correspondences.push_back(correspondence); } } // 逐步滤除误匹配点 while (true) { if (correspondences.empty()) { break; } const auto& correspondence = correspondences.front(); correspondences.erase(correspondences.begin()); // 检查该匹配点对是否已经被删除 if (correspondence.index_query >= static_cast<int>(cloud_src->size()) || correspondence.index_match >= static_cast<int>(cloud_tgt->size())) { continue; } // 将正确匹配的点对从点云中删除 cloud_src->erase(cloud_src->begin() + correspondence.index_query); cloud_tgt->erase(cloud_tgt->begin() + correspondence.index_match); // 重新计算匹配点对 est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); correspondences.clear(); est.determineCorrespondences(correspondences); }

这段代码中没有对点云进行配准的过程，只是根据描述子计算点云之间的匹配点对，然后通过逐步滤除误匹配点的方式来对点云进行降噪处理。

首先，定义描述子类型及相关变量，然后计算匹配点对及其汉明距离，将汉明距离按照从小到大的顺序排序，然后设置一个误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点。接着，通过一个循环来逐步滤除误匹配点，每次循环中，都从正确匹配点对中取出一个点对，检查该点对是否已经被删除，如果没有被删除，则将其从点云中删除，然后重新计算匹配点对，直到没有误匹配点为止。

注意，该段代码中缺省了一些变量，例如cloud_src和cloud_tgt等，需要根据具体情况进行调整。