PCL汉明距离特征点匹配代码

下面是使用PCL库实现汉明距离特征点匹配的代码示例：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/features/shot.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_one_to_one.h>
#include <pcl/registration/transformation_estimation_svd.h>

// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

int main()
{
    // 读取点云A和点云B
    PointCloud::Ptr cloudA(new PointCloud);
    pcl::io::loadPCDFile("cloudA.pcd", *cloudA);

    PointCloud::Ptr cloudB(new PointCloud);
    pcl::io::loadPCDFile("cloudB.pcd", *cloudB);

    // 初始化特征估计器和匹配器
    pcl::SHOTEstimation<PointT, pcl::Normal, pcl::SHOT352> shotEstimator;
    pcl::CorrespondenceEstimation<pcl::SHOT352, pcl::SHOT352> correspondenceEstimator;
    pcl::CorrespondenceRejectorOneToOne rejector;
    pcl::TransformationEstimationSVD<PointT, PointT> transformationEstimator;

    // 计算点云A和点云B的SHOT特征
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normalsA(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normalsB(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    pcl::NormalEstimation<PointT, pcl::Normal> normalEstimator;
    normalEstimator.setInputCloud(cloudA);
    normalEstimator.setRadiusSearch(0.02);
    normalEstimator.compute(*normalsA);
    shotEstimator.setInputCloud(cloudA);
    shotEstimator.setInputNormals(normalsA);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr descriptorsA(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    shotEstimator.compute(*descriptorsA);

    normalEstimator.setInputCloud(cloudB);
    normalEstimator.compute(*normalsB);
    shotEstimator.setInputCloud(cloudB);
    shotEstimator.setInputNormals(normalsB);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr descriptorsB(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    shotEstimator.compute(*descriptorsB);

    // 计算点云A和点云B之间的匹配
    correspondenceEstimator.setInputSource(descriptorsA);
    correspondenceEstimator.setInputTarget(descriptorsB);
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
    correspondenceEstimator.determineCorrespondences(*correspondences);

    // 去掉不合理的匹配
    rejector.setInputCorrespondences(correspondences);
    pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences);
    rejector.getCorrespondences(*inliers);

    // 估计刚体变换
    Eigen::Matrix4f transformation;
    transformationEstimator.estimateRigidTransformation(*cloudA, *cloudB, *inliers, transformation);

    return 0;
}

上述代码中使用了PCL库中的SHOT特征估计器、匹配器和刚体变换估计器等模块，实现了点云的特征点匹配。需要注意的是，由于SHOT特征是基于点法线的，因此在计算SHOT特征之前需要先计算点云的法线。在实际应用中，可能需要根据具体的应用场景选择不同的特征估计器和匹配器，并结合其他优化方法来提高匹配的准确性。