用PCL写个fpfh+icp的算法

好的，下面是基于PCL库实现的FPFH+ICP的算法示例：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 读取点云文件
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 计算FPFH特征
    pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    fpfh.setSearchMethod(tree);
    fpfh.setInputCloud(cloud1);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    fpfh.compute(*fpfhs1);
    fpfh.setInputCloud(cloud2);
    pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
    fpfh.compute(*fpfhs2);

    // ICP配准
    pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
    icp.setInputSource(cloud1);
    icp.setInputTarget(cloud2);
    icp.setSourceFeatures(fpfhs1);
    icp.setTargetFeatures(fpfhs2);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    icp.align(*aligned);

    // 输出变换矩阵和配准结果
    std::cout << "Transformation matrix:" << std::endl;
    std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;
    std::cout << "Fitness score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;

    return 0;
}

上述代码中，我们首先读取了两个点云文件"cloud1.pcd"和"cloud2.pcd"，然后使用FPFHEstimation计算了两个点云的FPFH特征，接着使用IterativeClosestPoint进行ICP配准，并输出了变换矩阵和配准结果。需要注意的是，此处的点云类型为pcl::PointXYZ，如果使用其他类型的点云，如pcl::PointXYZRGB，需要在FPFHEstimation和IterativeClosestPoint中分别设置不同的模板参数。