descriptor不是pcl::PointXYZ的成员该怎么改
时间: 2023-11-30 11:04:43 浏览: 16
如果您需要为pcl::PointXYZ添加描述子成员,可以考虑继承pcl::PointXYZ类,并在派生类中添加descriptor成员。例如:
```c++
#include <pcl/point_types.h>
struct MyPoint : pcl::PointXYZ
{
float descriptor;
};
```
在上面的示例中,我们定义了一个名为MyPoint的结构体,它继承自pcl::PointXYZ,并添加了一个名为descriptor的成员变量。您可以像使用pcl::PointXYZ一样使用MyPoint,同时访问其descriptor成员变量来存储描述子信息。
相关问题
pcl::PointCloud<DescriptorType>::Ptr model_descriptors(new pcl::PointCloud<DescriptorType>());如何对model_descriptors里面的内容进行输出
要输出`model_descriptors`里面的内容,可以通过遍历该点云的方式,逐个输出每个点的描述符。具体的代码可以参考下面的示例:
```c++
for (size_t i = 0; i < model_descriptors->size(); ++i) {
DescriptorType descriptor = model_descriptors->at(i);
// 输出第i个点的描述符
std::cout << "Descriptor " << i << ": " << descriptor << std::endl;
}
```
其中,`model_descriptors->size()`表示该点云中点的数量,`model_descriptors->at(i)`表示取出第i个点的描述符。这里假设`DescriptorType`支持`<<`操作符,可以直接输出描述符的值。如果`DescriptorType`不支持`<<`操作符,需要自己实现一个输出函数来输出描述符的值。
getHammingDistance不是pcl的成员
非常抱歉,我的回答有误。PCL 中并没有提供名为 getHammingDistance 的函数,这是我的疏忽。实际上,在 PCL 中可以使用 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。以下是修改后的示例代码:
```cpp
#include <Eigen/Core>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/keypoints/harris_3d.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/correspondence.h>
int main()
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读入点云数据
pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);
// 特征点提取
pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI> harris;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
harris.setInputCloud(cloud1);
harris.setNonMaxSupression(true);
harris.setRadius(0.05);
harris.compute(*keypoints1);
harris.setInputCloud(cloud2);
harris.compute(*keypoints2);
// 描述符计算
pcl::SHOTColorEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI, pcl::SHOT1344> shot;
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.setInputCloud(cloud1);
shot.setInputNormals(cloud1);
shot.setRadiusSearch(0.1);
shot.setInputCloud(keypoints1);
shot.compute(*descriptors1);
shot.setInputCloud(cloud2);
shot.setInputNormals(cloud2);
shot.setInputCloud(keypoints2);
shot.compute(*descriptors2);
// 特征点匹配
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
for (size_t i = 0; i < keypoints1->size(); ++i)
{
int min_index = -1;
float min_distance = std::numeric_limits<float>::max();
for (size_t j = 0; j < keypoints2->size(); ++j)
{
float distance = (float)Eigen::hammingDistance((*descriptors1)[i].descriptor.data(), (*descriptors2)[j].descriptor.data(), (*descriptors1)[i].descriptor.size());
if (distance < min_distance)
{
min_distance = distance;
min_index = j;
}
}
if (min_index >= 0)
{
pcl::Correspondence correspondence(i, min_index, min_distance);
correspondences->push_back(correspondence);
}
}
// 输出匹配结果
std::cout << "Found " << correspondences->size() << " correspondences." << std::endl;
return 0;
}
```
在修改后的代码中,使用了 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。注意,在计算汉明距离时,需要将描述符转换为数据指针,并传递描述符的大小作为参数。