PCL中SHOT描述子二值化代码
时间: 2024-01-21 11:18:34 浏览: 21
在PCL中,可以使用 `pcl::SHOTColorEstimation` 类来计算SHOT描述子。对于二值化,可以使用以下代码:
```cpp
pcl::SHOTColorEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal, pcl::SHOT1344> shot;
shot.setInputCloud(cloud);
shot.setInputNormals(normals);
shot.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr shot_desc(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.compute(*shot_desc);
// 将SHOT描述子二值化
for (size_t i = 0; i < shot_desc->size(); ++i) {
for (size_t j = 0; j < 1344; j++) {
if (shot_desc->points[i].descriptor[j] > 0) {
shot_desc->points[i].descriptor[j] = 1;
}
}
}
```
这里假设输入点云和法向量分别为 `cloud` 和 `normals`,搜索方法为 `tree`,计算得到的SHOT描述子存储在 `shot_desc` 中。在二值化过程中,遍历每个描述子的维度,如果维度的值大于0,则将其赋值为1。
相关问题
PCL二值化描述子匹配代码
以下是基于PCL库进行二值化描述子匹配的示例代码:
```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/visualization/histogram_visualizer.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);
}
// 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;
}
```
该示例代码中使用了VFH描述子进行特征提取,并通过简单的二值化操作将其转化为二值描述子。然后使用CorrespondenceEstimation类进行匹配,并输出匹配结果。在实际应用中,您可以根据需要选择不同的描述子和匹配方法。
PCL汉明距离计算二值化描述子的代码
PCL(Point Cloud Library) 库中没有提供汉明距离计算函数,但是可以使用PCL库中的二值化描述子(Binary descriptor)来实现汉明距离的计算。
下面是一个简单的例子,假设你已经得到了两个点云的二值化描述子,其中每个描述子的长度为256位,可以使用以下代码计算它们的汉明距离:
```c++
#include <pcl/features/shot.h>
// 定义一个256位的二进制描述子
typedef pcl::SHOT352 DescriptorType;
// 计算两个描述子的汉明距离
int getHammingDistance(const DescriptorType& desc1, const DescriptorType& desc2) {
int distance = 0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
if (desc1.descriptor[i] != desc2.descriptor[i]) {
distance++;
}
}
return distance;
}
```
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二值化描述子,其中每个描述子的长度为256位。`getHammingDistance` 函数通过逐位比较两个描述子的二进制位,统计它们不同的位数,最终得到它们的汉明距离。
需要注意的是,二值化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。