PCL中NARF关键点提取代码

以下是使用PCL库中的NARF算法提取关键点的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/range_image_border_extractor.h>
#include <pcl/keypoints/narf_keypoint.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>("input.pcd", *cloud);

    // 创建RangeImage
    pcl::RangeImage rangeImage;
    pcl::RangeImageBorderExtractor borderExtractor;
    borderExtractor.setRadiusSearch(0.5);  // 设置搜索半径
    borderExtractor.setInputCloud(cloud);
    borderExtractor.compute(rangeImage);  // 计算RangeImage

    // 创建NARF关键点提取器
    pcl::PointCloud<int>::Ptr keypointIndices(new pcl::PointCloud<int>);
    pcl::NarfKeypoint<pcl::PointXYZ> narf;
    narf.setRangeImage(&rangeImage);
    narf.getParameters().support_size = 0.5;  // 设置支持区域大小
    narf.compute(*keypointIndices);  // 计算关键点

    // 输出关键点数量
    std::cout << "Found " << keypointIndices->size() << " keypoints." << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了一个点云文件，然后创建了一个RangeImage。接下来，我们使用RangeImageBorderExtractor算法计算了RangeImage。然后，我们创建了一个NARF关键点提取器，并设置了支持区域大小。最后，我们使用NARF算法计算关键点，并输出结果。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的演示，实际使用时需要根据具体情况调整参数。