PCL特征点匹配汉明距离代码
时间: 2023-07-10 20:13:14 浏览: 51
以下是使用PCL库实现特征点匹配汉明距离的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_sample_consensus.h>
#include <pcl/registration/transformation_estimation_svd.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读入两个点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);
// 计算法向量
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
tree->setInputCloud(cloud1);
ne.setInputCloud(cloud1);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setRadiusSearch(0.1);
ne.compute(*normals1);
tree->setInputCloud(cloud2);
ne.setInputCloud(cloud2);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setRadiusSearch(0.1);
ne.compute(*normals2);
// 计算FPFH特征
pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
fpfh.setInputCloud(cloud1);
fpfh.setInputNormals(normals1);
fpfh.setSearchMethod(tree);
fpfh.setRadiusSearch(0.5);
fpfh.compute(*fpfhs1);
fpfh.setInputCloud(cloud2);
fpfh.setInputNormals(normals2);
fpfh.compute(*fpfhs2);
// 创建汉明距离匹配器
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::FPFHSignature33, pcl::FPFHSignature33> est;
est.setInputSource(fpfhs1);
est.setInputTarget(fpfhs2);
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
est.determineCorrespondences(*correspondences);
// 使用RANSAC算法剔除误匹配
pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ> rej;
pcl::CorrespondencesPtr inliers(new pcl::Correspondences);
pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> estSVD;
rej.setInputSource(cloud1);
rej.setInputTarget(cloud2);
rej.setInlierThreshold(0.1);
rej.setMaximumIterations(10000);
rej.setInputCorrespondences(correspondences);
rej.getCorrespondences(*inliers);
Eigen::Matrix4f transform = Eigen::Matrix4f::Identity();
estSVD.estimateRigidTransformation(*cloud1, *cloud2, *inliers, transform);
return 0;
}
```
需要注意的是,上述代码中的`cloud1.pcd`和`cloud2.pcd`为需要匹配的两个点云数据文件,可以根据需要进行修改。同时,也可以根据具体应用场景调整匹配器的阈值和RANSAC算法的参数。