for (size_t i = 0; i < shot1.size(); ++i) { size_t best_index = 0; size_t best_distance = 28;

这是一段 C++ 代码，其中定义了一个名为 `shot1` 的容器（类型未知），然后使用了一个 `for` 循环遍历其中的元素。在循环中，定义了两个变量 `best_index` 和 `best_distance`，初始值分别为 0 和 28。这段代码可能是在寻找某个元素在容器中的最佳匹配，具体实现需要看后续的代码。

相关问题

void find_match_shot(std::vector<std::bitset<704>>& shot1,std::vector<std::bitset<704>>& shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); for (size_t i = 0; i < shot1.size(); ++i) { size_t best_index = 0; size_t best_distance = 1; for (size_t j = 0; j < shot2.size(); ++j) { size_t distance = (shot1[i] ^ shot2[j]).count(); if (distance < best_distance) { best_distance = distance; best_index = j; } } pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 1.0f); model_scene_corrs->push_back(correspondence); }特征匹配时为什么会有好多点跟同一个点匹配，通常是什么原因导致的

这段代码是一个暴力的特征匹配算法，它通过计算两个SHOT特征向量之间的汉明距离（即两个向量之间的不同位数）来评估它们之间的相似度，并将最相似的点匹配起来。由于这种算法没有考虑到特征点的局部特征，因此可能会导致同一个点匹配多个点的情况。

除此之外，还有一些其他常见的导致同一个点匹配多个点的原因，例如：

1. 特征点提取不准确：如果特征点提取算法提取的点不准确，那么同一个物体的不同特征点可能会被误认为是不同物体的特征点，从而导致同一个点匹配多个点。

2. 物体表面纹理重复：当物体表面具有重复的纹理时，特征提取算法可能会提取多个相似的特征点，从而导致同一个点匹配多个点。

3. 图像中存在多个物体：当图像中存在多个物体时，特征提取算法可能会提取多个相似的特征点，从而导致同一个点匹配多个点。

为了避免同一个点匹配多个点的问题，可以采用一些特征匹配算法中的筛选方法，例如基于距离的筛选和基于几何约束的筛选，以确保只有最佳匹配被保留。

void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot1, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) { clock_t start = clock(); pcl::KdTreeFLANNpcl::BINARY matching; matching.setInputCloud(shot1); for (size_t i = 0; i < shot2->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); int neighborCount = matching.nearestKSearch(shot2->at(i), 1, neighbors, hammingDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } }这样是对的吧

是的，对于二进制描述子，不需要判断是否是有限值，因此你可以直接删除原先的那行 `if` 语句，修改后的代码如下：

void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot1, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) {
    clock_t start = clock();
    pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY> matching;
    matching.setInputCloud(shot1);
    for (size_t i = 0; i < shot2->size(); ++i) {
        std::vector<int> neighbors(1);
        std::vector<int> hammingDistances(1);
        int neighborCount = matching.nearestKSearch(shot2->at(i), 1, neighbors, hammingDistances);
        if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) {
            pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]);
            model_scene_corrs->push_back(correspondence);
        }
    }
}

这段代码现在逻辑上是正确的。