汉明距离特征匹配点对代码

以下是使用 Python 实现的汉明距离特征匹配点对的示例代码：

def hamming_distance(x, y):
    """
    计算两个特征向量之间的汉明距离
    """
    assert len(x) == len(y)
    return sum(xi != yi for xi, yi in zip(x, y))

def find_matching_pairs(A, B):
    """
    找到两个特征向量 A 和 B 中的匹配点对
    """
    assert len(A) == len(B)
    n = len(A)
    d = hamming_distance(A, B)
    matching_pairs = []
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if A[i] == B[j]:
                matching_pairs.append((i, j))
    return matching_pairs, (n - len(matching_pairs) - d) / n

其中，`hamming_distance` 函数用于计算汉明距离，`find_matching_pairs` 函数用于找到匹配点对并计算相似度。给定两个特征向量 A 和 B，可以通过调用 `find_matching_pairs(A, B)` 函数来获取它们之间的匹配点对和相似度。

相关问题

PCL汉明距离特征匹配点对代码

PCL中的描述符匹配通常使用汉明距离进行计算。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用PCL的`FPFHEstimation`模块计算点云的FPFH描述符，并使用汉明距离计算匹配点对。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 计算FPFH描述符
    pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> fpfh_estimation;
    fpfh_estimation.setInputCloud(cloud1);
    fpfh_estimation.setInputNormals(cloud1);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    fpfh_estimation.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfh1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    fpfh_estimation.compute(*fpfh1);

    fpfh_estimation.setInputCloud(cloud2);
    fpfh_estimation.setInputNormals(cloud2);
    fpfh_estimation.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfh2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    fpfh_estimation.compute(*fpfh2);

    // 计算匹配点对
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
    pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::FPFHSignature33, pcl::FPFHSignature33> correspondence_estimation;
    correspondence_estimation.setInputSource(fpfh1);
    correspondence_estimation.setInputTarget(fpfh2);
    correspondence_estimation.determineCorrespondences(*correspondences);

    // 使用汉明距离进行匹配点对的筛选
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences);
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorDistance rej_distance;
    rej_distance.setInputCorrespondences(correspondences);
    rej_distance.setMaximumDistance(0.1);
    rej_distance.getCorrespondences(*correspondences_filtered);

    // 输出匹配结果
    std::cout << "Number of correspondences found: " << correspondences_filtered->size() << std::endl;
    for (int i = 0; i < correspondences_filtered->size(); ++i)
    {
        std::cout << "Point pair: " << correspondences_filtered->at(i).index_query << " - " << correspondences_filtered->at(i).index_match << std::endl;
    }

    return 0;
}

该示例代码中，我们首先加载两个点云文件 `cloud1.pcd` 和 `cloud2.pcd`。然后，我们使用`FPFHEstimation`模块计算两个点云的FPFH描述符，并使用`CorrespondenceEstimation`模块计算匹配点对。最后，我们使用`CorrespondenceRejectorDistance`模块使用汉明距离对匹配点对进行筛选。

对于B-SHOT特征描述子，PCL汉明距离特征匹配点对代码

B-SHOT是一种局部特征描述子算法，它在PCL中的实现称为 `pcl::BShape`。B-SHOT描述符的匹配也可以使用汉明距离进行计算。下面是一个示例代码，演示如何使用PCL的 `BShapeEstimation` 模块计算点云的B-SHOT描述符，并使用汉明距离计算匹配点对。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/shot.h>
#include <pcl/features/bshot.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 计算B-SHOT描述符
    pcl::BShapeEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::SHOT352> bshot_estimation;
    bshot_estimation.setInputCloud(cloud1);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    bshot_estimation.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr bshot1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    bshot_estimation.compute(*bshot1);

    bshot_estimation.setInputCloud(cloud2);
    bshot_estimation.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr bshot2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    bshot_estimation.compute(*bshot2);

    // 计算匹配点对
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
    pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::SHOT352, pcl::SHOT352> correspondence_estimation;
    correspondence_estimation.setInputSource(bshot1);
    correspondence_estimation.setInputTarget(bshot2);
    correspondence_estimation.determineCorrespondences(*correspondences);

    // 使用汉明距离进行匹配点对的筛选
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences);
    pcl::registration::CorrespondenceRejectorDistance rej_distance;
    rej_distance.setInputCorrespondences(correspondences);
    rej_distance.setMaximumDistance(0.1);
    rej_distance.getCorrespondences(*correspondences_filtered);

    // 输出匹配结果
    std::cout << "Number of correspondences found: " << correspondences_filtered->size() << std::endl;
    for (int i = 0; i < correspondences_filtered->size(); ++i)
    {
        std::cout << "Point pair: " << correspondences_filtered->at(i).index_query << " - " << correspondences_filtered->at(i).index_match << std::endl;
    }

    return 0;
}

在该示例代码中，我们首先加载两个点云文件 `cloud1.pcd` 和 `cloud2.pcd`。然后，我们使用 `BShapeEstimation` 模块计算两个点云的B-SHOT描述符，并使用 `CorrespondenceEstimation` 模块计算匹配点对。最后，我们使用 `CorrespondenceRejectorDistance` 模块使用汉明距离对匹配点对进行筛选。