pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >::Ptr是对二维的布尔型描述子使用的吗

不完全正确。`pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >::Ptr`是用来表示64维的直方图描述子的PointCloud指针类型。其中，`pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY>`表示一个64维的直方图，其中每个直方图都是由`pcl::po::common::IntensityAndXY`类型的点云属性计算得出的。这里的`IntensityAndXY`表示点的强度和二维坐标，因此这个直方图的计算是基于点的位置和强度信息的。这种直方图描述子和布尔型描述子不同。因此，如果要对二维的布尔型描述子进行匹配，需要使用另外一种PointCloud类型来表示。

相关问题

void find_match_shot(pcl::PointCloudpcl::BINARY::Ptr shot1, pcl::PointCloudpcl::BINARY::Ptr shot2, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)其中，shot1是布尔型描述子写法有问题吗

这段代码中存在问题，因为pcl::BINARY并不是PCL库中的数据类型。如果您想使用PCL的布尔型描述子来计算两个点云之间的相似性，可以使用以下代码：

pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >::Ptr shot1(new pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >());
pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >::Ptr shot2(new pcl::PointCloud<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> >());
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY>, pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY> > est;
est.setInputSource(shot1);
est.setInputTarget(shot2);
est.determineCorrespondences(*model_scene_corrs);

这段代码将创建两个PointCloud对象，分别用于存储两个点云的布尔型描述子。然后，使用pcl::registration::CorrespondenceEstimation类计算两个点云之间的对应关系。需要注意的是，这里的数据类型为pcl::Histogram<64, pcl::po::common::IntensityAndXY>，其中64表示描述子的维度，IntensityAndXY表示描述子计算所需的附加信息。

PCL如何利用二值化描述子快速计算点云相似度代码

这里给出一个使用`pcl::SHOTEstimationOMP`计算点云相似度的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读取点云数据到cloud1和cloud2中

// 计算cloud1和cloud2的SHOT描述子
pcl::SHOTEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::SHOT352> shot;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
shot.setSearchMethod(tree);
shot.setRadiusSearch(0.02);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
shot.setInputCloud(cloud1);
shot.setInputNormals(normals1);
shot.compute(*descriptors1);
shot.setInputCloud(cloud2);
shot.setInputNormals(normals2);
shot.compute(*descriptors2);

// 将SHOT描述子转换为二进制编码
pcl::PointCloud<pcl::Histogram<1536>>::Ptr shot_binary1(new pcl::PointCloud<pcl::Histogram<1536>>());
pcl::PointCloud<pcl::Histogram<1536>>::Ptr shot_binary2(new pcl::PointCloud<pcl::Histogram<1536>>());
pcl::SHOTColorEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::Histogram<1536>> shot_color;
shot_color.setInputCloud(cloud1);
shot_color.setInputNormals(normals1);
shot_color.setSearchMethod(tree);
shot_color.setRadiusSearch(0.02);
shot_color.setInputCloud(descriptors1);
shot_color.compute(*shot_binary1);
shot_color.setInputCloud(cloud2);
shot_color.setInputNormals(normals2);
shot_color.setInputCloud(descriptors2);
shot_color.compute(*shot_binary2);

// 计算相似矩阵
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
// 对cloud1和cloud2进行关键点提取，将结果保存到keypoints1和keypoints2中
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences());
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::Histogram<1536>, pcl::Histogram<1536>> est;
est.setInputSource(shot_binary1);
est.setInputTarget(shot_binary2);
est.determineCorrespondences(*correspondences);

// 计算相似度
double sim_score = 0.0;
for (size_t i = 0; i < correspondences->size(); ++i) {
    sim_score += correspondences->at(i).distance;
}
sim_score /= correspondences->size();

这里假设已经读取了两个点云数据到`cloud1`和`cloud2`中，并计算了它们的法向量信息保存到`normals1`和`normals2`中。首先使用`pcl::SHOTEstimationOMP`计算点云的SHOT描述子，然后使用`pcl::SHOTColorEstimation`将描述子转换为二进制编码。接着，使用`pcl::CorrespondenceEstimation`计算两个点云之间的相应关系，并通过计算相似度得到它们的相似度得分。