pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);

时间: 2024-04-01 19:31:26 浏览: 75
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pcl:点云库（PCL）

这是一行基于 PCL（Point Cloud Library）的 C++ 代码，其中创建了一个名为 `correspondence` 的 `pcl::Correspondence` 对象，该对象的构造函数接受三个参数：`i`、`best_index` 和 `best_distance`。根据上下文来看，这行代码可能是在为某个点云中的某个点寻找最佳匹配点云中的最佳匹配点，并将匹配的结果保存在 `correspondence` 对象中。
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pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);其中的best_distance是什么意思

在上述代码中，best_distance 的值被用作 pcl::Correspondence 对象的第三个参数，表示第一个点（在循环中的变量 i 表示）与第二个点（在容器 shot1 中的索引为 best_index 的元素表示）之间的距离或者...

pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, best_distance);这一步如何滤掉不合格的

pcl::Correspondences correspondences_filtered; for (int i = 0; i (); ++i) { if (correspondences[i].distance < threshold_distance) { correspondences_filtered.push_back(correspondences[i]); } } ...

pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 1.0f);

它创建了一个 correspondence（对应关系）对象，包含了两个点云中的点的索引（i 和 best_index），以及它们之间的距离（1.0f - (float)best_distance / 1.0f）。这个距离是通过比较两个点之间的特征向量或描述子（如...

pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 1.0f);中的1.0f - (float)best_distance / 1.0f是啥意思

这段代码中的 1.0f - (float)best_distance / 1.0f 是计算两个点之间的距离的方式。其中，best_distance 是两个点之间的距离，它通常是通过比较两个点的特征向量或描述子计算得到的。这个距离值越小，说明两个点之间...

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

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...

pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (int i = 0; i < model_descriptors_shot->size(); ++i) { int minIndex = -1; uint64_t minDistance = std::numeric_limits<uint64_t>::max(); pcl::SHOT352 descriptor1; for (int j = 0; j < 352; j++) descriptor1.descriptor[j] = shot1[i][j]; //pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i); //pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i]; for (int j = 0; j < scene_descriptors_shot->size(); ++j) { pcl::SHOT352 descriptor2; for (int k = 0; k < 352; k++) descriptor2.descriptor[k] = shot2[j][k]; //pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i); //pcl::FPFHSignature33& candidate = fpfhs2->points[j]; uint64_t distance = 0; for (int k = 0; k < 352; ++k) { uint64_t diff = static_cast<int>(descriptor1.descriptor[i]) ^ static_cast<int>(descriptor2.descriptor[i]); while (diff) { ++distance; diff &= diff - 1; } } if (distance < minDistance) { minDistance = distance; minIndex = j; } } if (minIndex >= 0) { correspondences->push_back(pcl::Correspondence(i, minIndex, minDistance)); } } // 输出匹配结果 for (int i = 0; i < correspondences->size(); ++i) { pcl::Correspondence& correspondence = correspondences->at(i); std::cout << "correspondence " << i << ": cloud1[" << correspondence.index_query << "] <-> cloud2[" << correspondence.index_match << "] (distance: " << correspondence.distance << ")" << std::endl; }

1. 首先创建一个pcl::CorrespondencesPtr类型的指针，用于存储匹配结果。 2. 对于第一个点云中的每个SHOT描述子，遍历第二个点云中的每个SHOT描述子，计算它们之间的Hamming距离，找到距离最小的描述子，并记录其...

void find_match_shot(pcl::PointCloud::Ptr shot1, pcl::PointCloud::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); pcl::KdTreeFLANNpcl::BINARY matching; matching.setInputCloud(shot1); for (size_t i = 0; i < shot2->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); int neighborCount = matching.nearestKSearch(shot2->at(i), 1, neighbors, hammingDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } }这样是对的吧

是的，对于二进制描述子，... pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } } } 这段代码现在逻辑上是正确的。

// 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...

pcl::correspondence

pcl::correspondence 是 PCL(Point Cloud Library) 中的一个类，用于表示两个点云中的点之间的对应关系。在点云配准等应用中，需要找到两个点云中相对应的点，这个过程就叫做点云的对应。pcl::correspondence 中存储...

解释pcl：：visualization：:P CLVisualizer viewer（“Correspondence Grouping”）

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，而PCLVisualizer是...在该工具中，pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Correspondence Grouping") 用于创建一个窗口并命名为“Correspondence Grouping”。

// 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); } }

这段代码是一个基于PCL库的点云配准（registration）步骤中的一部分。首先定义了一个误差阈值kErrorThreshold，然后遍历所有的匹配点对all_correspondences，将其中距离大于阈值的点对筛选出来，并将其加入到一个新...

pcl::Correspondences如何创建

pcl::Correspondence correspondence(indices[0], static_cast(i), distances[0]); correspondences->push_back(correspondence); } } 在上述代码中，我们首先创建了两个PointCloud指针，分别表示源点云和...

AttributeError: 'pcl._pcl.IterativeClosestPoint' object has no attribute 'set_max_correspondence_distance'

在PCL库中，pcl.IterativeClosestPoint对象没有set_max_correspondence_distance方法。下面是一种使用PCL库中的其他方法来设置ICP算法的最大对应距离的示例： python import pcl # 创建源点云和目标点云...
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