void find_match_shot(std::vector<std::bitset<704>>& shot1,std::vector<std::bitset<704>>& shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); for (size_t i = 0; i < shot1.size(); ++i) { size_t best_index = 0; size_t best_distance = 1; for (size_t j = 0; j < shot2.size(); ++j) { size_t distance = (shot1[i] ^ shot2[j]).count(); if (distance < best_distance) { best_distance = distance; best_index = j; } } pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 1.0f); model_scene_corrs->push_back(correspondence); }特征匹配时为什么会有好多点跟同一个点匹配,通常是什么原因导致的
时间: 2024-02-03 21:03:16 浏览: 23
这段代码是一个暴力的特征匹配算法,它通过计算两个SHOT特征向量之间的汉明距离(即两个向量之间的不同位数)来评估它们之间的相似度,并将最相似的点匹配起来。由于这种算法没有考虑到特征点的局部特征,因此可能会导致同一个点匹配多个点的情况。
除此之外,还有一些其他常见的导致同一个点匹配多个点的原因,例如:
1. 特征点提取不准确:如果特征点提取算法提取的点不准确,那么同一个物体的不同特征点可能会被误认为是不同物体的特征点,从而导致同一个点匹配多个点。
2. 物体表面纹理重复:当物体表面具有重复的纹理时,特征提取算法可能会提取多个相似的特征点,从而导致同一个点匹配多个点。
3. 图像中存在多个物体:当图像中存在多个物体时,特征提取算法可能会提取多个相似的特征点,从而导致同一个点匹配多个点。
为了避免同一个点匹配多个点的问题,可以采用一些特征匹配算法中的筛选方法,例如基于距离的筛选和基于几何约束的筛选,以确保只有最佳匹配被保留。
相关问题
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>> shot2(model_descriptors_shot->size()),std::vector<std::bitset<352>> shot2(scene_descriptors_shot->size()); pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)这种表达有问题吗
是的,这种表达是有问题的。首先,函数定义中的参数名应该去掉类型定义,即应该改为:
```
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)
```
其次,函数定义中的参数数量不匹配。在函数定义中,scene_descriptors_shot参数的数量应该为1,而不是2。因此,应该将其改为:
```
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)
```
最后,函数定义中的函数体应该根据二进制描述子的特点进行修改,例如遍历每个模型描述子,计算它与场景描述子的Hamming距离,将Hamming距离最小的场景描述子与模型描述子进行匹配。具体实现可以参考以下示例代码:
```
for (size_t i = 0; i < model_descriptors_shot.size(); ++i) {
size_t best_index = 0;
size_t best_distance = 352;
for (size_t j = 0; j < scene_descriptors_shot.size(); ++j) {
size_t distance = (model_descriptors_shot[i] ^ scene_descriptors_shot[j]).count();
if (distance < best_distance) {
best_distance = distance;
best_index = j;
}
}
pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 352.0f);
model_scene_corrs->push_back(correspondence);
}
```
注意,在这个实现中,我们使用了bitset的count函数计算二进制描述子之间的Hamming距离,然后用1减去距离的比例,作为匹配的相似度得分。
std::vector<std::bitset<8>> shot(352);
是的,这样的语法是正确的。这里定义了一个 `std::vector`,其中每个元素都是一个 `std::bitset<8>` 类型的对象,表示一个包含 8 个二进制位的位集合。由于使用了模板参数 `8`,因此每个 `std::bitset<8>` 对象都有 8 个位,可以用于存储 8 个布尔值。这样,整个 `std::vector` 就可以看作一个二维布尔数组,可以使用 `shot[i][j]` 访问其中的值。注意,由于 `std::vector` 是一个动态数组,因此在使用时需要注意内存分配和访问方式的变化。