汉明距离特征匹配代码
时间: 2023-07-10 16:13:42 浏览: 46
下面是一个简单的Python代码示例,用于计算两个二进制码之间的汉明距离:
```python
def hamming_distance(x, y):
# 将二进制码转换为整型
x_int = int(x, 2)
y_int = int(y, 2)
# 计算二进制码之间的汉明距离
distance = bin(x_int ^ y_int).count('1')
return distance
```
在上述代码中,函数`hamming_distance`接受两个二进制码作为输入,将它们分别转换为整型,然后计算它们之间的汉明距离。其中,`^`是Python中的位异或运算符,用于对两个整数进行二进制异或操作。最后,函数返回汉明距离作为结果。
需要注意的是,在实际应用中,通常需要对汉明距离进行归一化处理,以便将其转换为相似度分数。例如,可以使用下面的代码将汉明距离转换为0到1之间的相似度分数:
```python
def hamming_similarity(x, y):
distance = hamming_distance(x, y)
similarity = 1 - distance / len(x)
return similarity
```
在上述代码中,函数`hamming_similarity`调用了`hamming_distance`函数计算汉明距离,然后将其转换为相似度分数。其中,`len(x)`表示二进制码的长度,用于对汉明距离进行归一化处理。
相关问题
PCL汉明距离特征匹配代码
以下是使用PCL库进行汉明距离特征匹配的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/ia_ransac.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);
// 计算法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
tree->setInputCloud(cloud1);
ne.setInputCloud(cloud1);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals1);
tree->setInputCloud(cloud2);
ne.setInputCloud(cloud2);
ne.compute(*normals2);
// 计算FPFH特征
pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
fpfh.setInputCloud(cloud1);
fpfh.setInputNormals(normals1);
fpfh.setSearchMethod(tree);
fpfh.setRadiusSearch(0.05);
fpfh.compute(*fpfhs1);
fpfh.setInputCloud(cloud2);
fpfh.setInputNormals(normals2);
fpfh.compute(*fpfhs2);
// 汉明距离特征匹配
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::FPFHSignature33, pcl::FPFHSignature33> correst;
std::vector<pcl::Correspondence> corrs;
correst.setInputSource(fpfhs1);
correst.setInputTarget(fpfhs2);
correst.determineCorrespondences(corrs);
// RANSAC配准
pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> tfe;
pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> rejector;
rejector.setInputSource(cloud1);
rejector.setInputTarget(cloud2);
rejector.setInlierThreshold(0.01);
rejector.setMaximumIterations(1000);
rejector.setRefineModel(false);
rejector.setInputCorrespondences(corrs);
pcl::Correspondences corrs_filtered;
rejector.getCorrespondences(corrs_filtered);
Eigen::Matrix4f trans;
tfe.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, corrs_filtered, trans);
// 输出变换矩阵
std::cout << "Transformation matrix: " << std::endl << trans << std::endl;
return 0;
}
```
代码中首先加载了两个点云数据(cloud1.pcd和cloud2.pcd),然后使用法线估计算法计算点云的法线信息,接着使用FPFH估计算法计算点云的FPFH特征。然后使用汉明距离特征匹配算法计算两个点云之间的对应关系,最后使用RANSAC算法进行点云配准,并输出变换矩阵。
pcl汉明距离特征匹配代码
以下是使用PCL进行汉明距离特征匹配的代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/ia_ransac.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr target_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("source_cloud.pcd", *source_cloud);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("target_cloud.pcd", *target_cloud);
// 计算法向量
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr source_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr target_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setInputCloud(source_cloud);
ne.compute(*source_normals);
ne.setInputCloud(target_cloud);
ne.compute(*target_normals);
// 计算FPFH特征
pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr source_features(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr target_features(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
fpfh.setInputCloud(source_cloud);
fpfh.setInputNormals(source_normals);
fpfh.compute(*source_features);
fpfh.setInputCloud(target_cloud);
fpfh.setInputNormals(target_normals);
fpfh.compute(*target_features);
// 构建匹配对象
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::FPFHSignature33, pcl::FPFHSignature33> est;
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
est.setInputSource(source_features);
est.setInputTarget(target_features);
est.determineCorrespondences(*correspondences);
// 使用RANSAC算法进行匹配
pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> svd;
pcl::registration::TransformationEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, double>::Ptr te(new pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>);
pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> sac;
sac.setInputSource(source_cloud);
sac.setInputTarget(target_cloud);
sac.setInlierThreshold(0.05);
sac.setMaximumIterations(1000);
sac.setRefineModel(false);
sac.setTransformationEstimation(te);
sac.setInputCorrespondences(correspondences);
pcl::registration::TransformationEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, double>::Matrix4 transformation;
sac.getBestTransformation(transformation);
// 可视化结果
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Registration Viewer");
viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> source_color(source_cloud, 255, 0, 0);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> target_color(target_cloud, 0, 255, 0);
viewer.addPointCloud(source_cloud, source_color, "source_cloud");
viewer.addPointCloud(target_cloud, target_color, "target_cloud");
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr transformed_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::transformPointCloud(*source_cloud, *transformed_cloud, transformation);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> transformed_color(transformed_cloud, 0, 0, 255);
viewer.addPointCloud(transformed_cloud, transformed_color, "transformed_cloud");
viewer.spin();
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先加载了源点云和目标点云数据,并计算它们的法向量和FPFH特征。然后使用 `CorrespondenceEstimation` 对象计算两个点云之间的对应关系,并使用 `CorrespondenceRejectorSampleConsensus` 对象和RANSAC算法进行匹配。最后,我们将结果可视化以便查看匹配效果。