PCL汉明距离计算相似度代码
时间: 2023-08-06 22:18:20 浏览: 64
下面是一个使用PCL库计算二进制描述子相似度的示例代码。该代码使用ORB算法提取图像关键点,并计算二进制描述子。然后使用PCL库中的`pcl::common::getL1HammingDistance`函数计算描述子之间的汉明距离,并将距离转换为相似度。最后,根据相似度进行匹配点对的筛选和去除错误匹配。
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/histogram.h>
using namespace std;
using namespace pcl;
int main(int argc, char **argv)
{
// 读取两张图像
Mat image1 = imread("image1.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat image2 = imread("image2.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 创建ORB对象并提取关键点和二进制描述子
ORB orb;
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
orb(image1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
orb(image2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 将描述子转换为PCL库中的Histogram类型
pcl::Histogram<256> hist1, hist2;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++) {
hist1.histogram[descriptors1.at<uchar>(i)]++;
}
for (int i = 0; i < descriptors2.rows; i++) {
hist2.histogram[descriptors2.at<uchar>(i)]++;
}
// 计算两个描述子之间的汉明距离
int hamming_distance = pcl::common::getL1HammingDistance(hist1, hist2);
// 将汉明距离转换为相似度
double similarity = exp(-hamming_distance / 10.0);
// 根据相似度进行匹配点对的筛选和去除错误匹配
// ...
return 0;
}
```
需要注意的是,在实际应用中,可能需要对描述子之间的距离和相似度进行归一化或加权,以便更好地反映它们之间的关系。