if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0]))
时间: 2024-05-18 13:13:00 浏览: 13
这段代码是一个条件语句,用于检查scene_descriptors中第i个元素的第一个描述子是否为有限值(非NaN、非无穷大)。scene_descriptors是一个点云描述子(feature)的集合,每个描述子包含一个向量或特征向量,用来描述点云中特定点的局部形状、外观等特征。在这段代码中,通过检查第一个描述子的值是否为有限值,可以排除由于某些原因(例如数据损坏、缺失等)导致某些描述子无效的情况。如果第一个描述子的值是有限值,则条件语句返回true,否则返回false。
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void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot1, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); pcl::KdTreeFLANNpcl::BINARY matching; matching.setInputCloud(model_descriptors); for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) { int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } } }这样写法是对的吗
这段代码有一些问题。首先,在函数签名中,你声明了两个参数 `shot1` 和 `shot2`,但是在函数中并没有使用它们。其次,你使用了一个未定义的变量 `scene_descriptors`。最后,你需要将 `squaredDistances` 变量的类型修改为 `hammingDistances`,因为你在使用汉明距离进行匹配。
如果你想使用布尔型描述子进行匹配,你需要对代码进行一些修改。下面是一个可能的实现方式:
```
void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr model_descriptors, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr scene_descriptors, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) {
clock_t start = clock();
// Create a KdTreeFLANN object and set the input cloud
pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY> matching;
matching.setInputCloud(model_descriptors);
// Loop through all scene descriptors and find the best match in the model descriptors
for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) {
std::vector<int> neighbors(1);
std::vector<int> hammingDistances(1);
if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) {
int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->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);
}
}
}
}
```
在这个实现中,我假设 `model_descriptors` 和 `scene_descriptors` 是 `pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr` 类型的指针,而 `model_scene_corrs` 是 `pcl::CorrespondencesPtr` 类型的指针。然后,我创建了一个 `KdTreeFLANN` 对象,并将模型描述子作为输入。接下来,我循环遍历所有场景描述子,并在模型描述子中查找最佳匹配。如果找到了匹配,则将对应关系添加到 `model_scene_corrs` 变量中。在这个实现中,我使用了一个硬编码的阈值 `0.05f` 来过滤掉不好的匹配。在实际应用中,你需要根据实际数据特征来设置正确的阈值。
int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances);如果对二值化描述子使用,如何改
如果对二值化描述子使用KDTree进行匹配,可以将`nearestKSearch`方法中的模板参数`pcl::PointXYZ`改为`pcl::Histogram<352>`,表示使用`Histogram<352>`类型的描述子进行匹配。同时,由于二值化描述子中的每个元素只有0和1两种取值,因此在计算距离时,可以使用海明距离来代替欧式距离,从而提高匹配的准确度。
修改后的代码如下所示:
```
pcl::KdTreeFLANN<pcl::Histogram<352>> kdtree;
kdtree.setInputCloud(scene_descriptors);
std::vector<int> neighbors(1);
std::vector<float> squaredDistances(1);
for (int i = 0; i < model_descriptors->size(); ++i)
{
int neighborCount = kdtree.nearestKSearch(model_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances);
if (neighborCount == 1 && squaredDistances[0] < threshold)
{
// Add correspondence if the squared distance is less than the threshold
pcl::Correspondence correspondence(i, neighbors[0], squaredDistances[0]);
correspondences->push_back(correspondence);
}
}
```
其中,`pcl::Histogram<352>`表示使用352维的直方图作为描述子类型,`kdtree.nearestKSearch`方法中的模板参数改为`pcl::Histogram<352>`,距离计算方法使用默认的欧式距离即可。如果需要使用海明距离,可以自定义一个距离计算器并将其传递给`kdtree.nearestKSearch`方法。