PCL二值化描述子如何进行特征匹配
时间: 2024-05-18 14:14:32 浏览: 14
在PCL中,二值化描述子的特征匹配可以通过以下步骤实现:
1. 计算点云中每个点的二值化描述子。
2. 将两个点云中的所有点的描述子进行匹配,可以使用PCL库中的Feature matching模块,该模块提供了多种匹配算法,如KdTree、Flann等。
3. 对于每个描述子,通过计算其与目标点云中的最佳匹配点之间的距离,来评估匹配的质量。可以使用PCL库中的Correspondence Estimation模块中的对应点估计算法来实现。
4. 根据匹配距离的阈值,筛选出高质量的匹配点对,可以使用PCL库中的Correspondence Rejection模块中的对应点拒绝算法来实现。
5. 最后,可以使用PCL库中的Registration模块中的ICP算法来计算两个点云之间的最佳刚体变换,从而实现点云的配准。
需要注意的是,在进行二值化描述子的特征匹配时,需要保证两个点云之间的点的数量、采样密度、分布等因素尽量相似,以提高匹配的准确性和可靠性。
相关问题
PCL中二值化描述子如何进行特征匹配
在PCL中,可以通过以下步骤进行二值化描述子的特征匹配:
1. 计算描述子:使用PCL中提供的特征估计器计算点云的描述子,例如VFH、FPFH、SHOT、3DSC、CVFH等。
2. 二值化描述子:将计算出的描述子进行二值化操作,将每个直方图的值转换为0或1。可以使用简单的阈值或其他二值化方法来实现。
3. 特征匹配:使用PCL中提供的对应估计器对二值化描述子进行特征匹配。例如,可以使用CorrespondenceEstimation类或者SampleConsensusInitialAlignment类来进行匹配。
4. 输出匹配结果:将匹配结果输出,可以通过对应关系来找到匹配点对应的索引。
下面是一个使用VFH描述子和CorrespondenceEstimation类进行二值化描述子特征匹配的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/features/pfh.h>
#include <pcl/features/shot.h>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/features/3dsc.h>
#include <pcl/features/cvfh.h>
#include <pcl/features/our_cvfh.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud);
// 计算VFH描述子
pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>::Ptr descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>);
pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh;
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*cloud_normals);
vfh.setInputCloud(cloud);
vfh.setInputNormals(cloud_normals);
vfh.setSearchMethod(tree);
vfh.compute(*descriptors);
// 二值化VFH描述子
pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>::Ptr binary_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>);
for (int i = 0; i < descriptors->size(); i++)
{
pcl::VFHSignature308 descriptor = descriptors->points[i];
pcl::VFHSignature308 binary_descriptor;
for (int j = 0; j < 308; j++)
{
binary_descriptor.histogram[j] = (descriptor.histogram[j] > 0.5) ? 1 : 0;
}
binary_descriptors->push_back(binary_descriptor);
}
// 特征匹配
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::VFHSignature308, pcl::VFHSignature308> est;
est.setInputSource(binary_descriptors);
est.setInputTarget(binary_descriptors);
est.determineCorrespondences(*correspondences);
// 输出匹配结果
for (int i = 0; i < correspondences->size(); i++)
{
pcl::Correspondence correspondence = correspondences->at(i);
std::cout << "source index: " << correspondence.index_query << ", target index: " << correspondence.index_match << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上述代码中,使用VFH描述子计算点云特征,并通过简单的阈值将其转换为二值化描述子。然后使用CorrespondenceEstimation类进行特征匹配,并输出匹配结果。
PCL对二值化描述子进行ICP匹配
下面是一个示例代码,展示了如何使用PCL对二值化描述子进行ICP匹配:
```cpp
// 加载点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("cloud_src.pcd", *cloud_src);
pcl::io::loadPCDFile("cloud_tgt.pcd", *cloud_tgt);
// 计算二值化描述子
pcl::SHOTColorEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::SHOT1344> shot;
shot.setInputCloud(cloud_src);
shot.setInputNormals(normals_src);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_src(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.compute(*descriptors_src);
shot.setInputCloud(cloud_tgt);
shot.setInputNormals(normals_tgt);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.compute(*descriptors_tgt);
// 使用ICP算法进行匹配
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud_src);
icp.setInputTarget(cloud_tgt);
// 将二值化描述子作为ICP算法的特征输入
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_src_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_tgt_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
// 选取一些关键点
pcl::UniformSampling<pcl::PointXYZ> uniform_sampling;
uniform_sampling.setInputCloud(cloud_src);
uniform_sampling.setRadiusSearch(0.01f);
pcl::PointCloud<int> keypoint_indices_src;
uniform_sampling.compute(keypoint_indices_src);
pcl::copyPointCloud(*cloud_src, keypoint_indices_src.points, *cloud_src_keypoints);
pcl::copyPointCloud(*descriptors_src, keypoint_indices_src.points, *descriptors_src_keypoints);
uniform_sampling.setInputCloud(cloud_tgt);
pcl::PointCloud<int> keypoint_indices_tgt;
uniform_sampling.compute(keypoint_indices_tgt);
pcl::copyPointCloud(*cloud_tgt, keypoint_indices_tgt.points, *cloud_tgt_keypoints);
pcl::copyPointCloud(*descriptors_tgt, keypoint_indices_tgt.points, *descriptors_tgt_keypoints);
// 设置ICP算法的特征点和描述子
icp.setSourceFeatures(descriptors_src_keypoints);
icp.setTargetFeatures(descriptors_tgt_keypoints);
icp.setSourceKeypoints(cloud_src_keypoints);
icp.setTargetKeypoints(cloud_tgt_keypoints);
// 运行ICP算法
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
icp.align(*aligned);
// 输出匹配结果
if (icp.hasConverged()) {
std::cout << "ICP converged. Score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;
std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;
} else {
std::cout << "ICP did not converge." << std::endl;
}
```
上述代码中,首先使用SHOT描述子计算了两个点云的二值化描述子。然后,使用UniformSampling算法选取了一些关键点,并将这些关键点和对应的描述子作为ICP算法的特征点和描述子输入。最后,运行ICP算法,并输出匹配结果。
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