PCL如何计算布尔型描述子的匹配点对
时间: 2024-02-13 22:03:50 浏览: 23
PCL(Point Cloud Library) 库中提供了 `pcl::search::KdTree` 和 `pcl::registration::CorrespondenceEstimation` 等类,可以用于布尔型描述子的匹配点对计算。
下面是一个简单的例子,假设你已经得到了两个点云的布尔型描述子,可以使用以下代码计算它们的匹配点对:
```c++
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
// 定义一个256位的二进制描述子
typedef pcl::SHOT352 DescriptorType;
// 定义点云类型
typedef pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> PointCloudType;
// 定义点云和描述子
PointCloudType::Ptr cloud1(new PointCloudType), cloud2(new PointCloudType);
pcl::PointCloud<DescriptorType>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<DescriptorType>);
pcl::PointCloud<DescriptorType>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<DescriptorType>);
// 填充点云和描述子
// 创建KdTree
pcl::search::KdTree<DescriptorType> kd_tree;
kd_tree.setInputCloud(descriptors2);
// 创建对应估计器
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<DescriptorType, DescriptorType> correspondence_estimation;
correspondence_estimation.setInputSource(descriptors1);
correspondence_estimation.setInputTarget(descriptors2);
correspondence_estimation.setSearchMethodTarget(kd_tree);
// 计算对应关系
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
correspondence_estimation.determineCorrespondences(*correspondences);
// 输出匹配点对
for (const auto& correspondence : correspondences->getVector()) {
int index1 = correspondence.index_query;
int index2 = correspondence.index_match;
std::cout << "Matched point pair: " << index1 << " - " << index2 << std::endl;
}
```
在这个例子中,假设你使用了PCL库中的SHOT描述子来计算点云的布尔型描述子。首先,需要创建一个KdTree,并将目标点云的描述子作为输入,以便在估计对应关系时进行搜索。然后,创建一个对应估计器,并将源点云和目标点云的描述子作为输入,以及之前创建的KdTree作为目标点云的搜索方法。最后,通过 `determineCorrespondences` 函数计算点云之间的对应关系,并输出匹配点对。
需要注意的是,布尔型描述子的长度和具体实现方式可能不同,如果使用不同的描述子,需要修改代码中的描述子类型和描述子长度,以保证计算的正确性。同时,对于不同类型的点云数据,可能需要使用不同的点云类型和描述子类型。