// 定义描述子类型及相关变量 typedef pcl::SHOT352 Descriptor; typedef pcl::PointCloud<Descriptor> DescriptorCloud; DescriptorCloud::Ptr descriptors_src(new DescriptorCloud); DescriptorCloud::Ptr descriptors_tgt(new DescriptorCloud); // 计算匹配点对及其汉明距离 pcl::Correspondences all_correspondences; pcl::registration::CorrespondenceEstimation<Descriptor, Descriptor> est; est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); est.determineCorrespondences(all_correspondences); // 将汉明距离按照从小到大的顺序排序 std::sort(all_correspondences.begin(), all_correspondences.end(), [](const pcl::Correspondence& a, const pcl::Correspondence& b) { return a.distance < b.distance; }); // 设置误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点 const float kErrorThreshold = 20.0f; pcl::Correspondences correspondences; for (const auto& correspondence : all_correspondences) { if (correspondence.distance > kErrorThreshold) { correspondences.push_back(correspondence); } } // 逐步滤除误匹配点 while (true) { if (correspondences.empty()) { break; } const auto& correspondence = correspondences.front(); correspondences.erase(correspondences.begin()); // 检查该匹配点对是否已经被删除 if (correspondence.index_query >= static_cast<int>(cloud_src->size()) || correspondence.index_match >= static_cast<int>(cloud_tgt->size())) { continue; } // 将正确匹配的点对从点云中删除 cloud_src->erase(cloud_src->begin() + correspondence.index_query); cloud_tgt->erase(cloud_tgt->begin() + correspondence.index_match); // 重新计算匹配点对 est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); correspondences.clear(); est.determineCorrespondences(correspondences); }

这段代码是用于点云配准的过程中，通过计算描述子之间的汉明距离来筛选出正确的匹配点对，然后逐步滤除误匹配点的过程。

首先，通过定义描述子类型及相关变量，计算匹配点对及其汉明距离，将汉明距离按照从小到大的顺序排序，然后设置一个误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点。接着，通过一个循环来逐步滤除误匹配点，每次循环中，都从正确匹配点对中取出一个点对，检查该点对是否已经被删除，如果没有被删除，则将其从点云中删除，然后重新计算匹配点对，直到没有误匹配点为止。

相关问题

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(model_descriptors); for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) { std::vector<int> neighbors(1); std::vector<int> hammingDistances(1); if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) { int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances); if (neighborCount == 1 && hammingDistances[0] < 0.05f) { pcl::Correspondence correspondence(neighbors[0], static_cast<int>(i), hammingDistances[0]); model_scene_corrs->push_back(correspondence); } } }这样写法是对的吗

这段代码有一些问题。首先，在函数签名中，你声明了两个参数 `shot1` 和 `shot2`，但是在函数中并没有使用它们。其次，你使用了一个未定义的变量 `scene_descriptors`。最后，你需要将 `squaredDistances` 变量的类型修改为 `hammingDistances`，因为你在使用汉明距离进行匹配。

如果你想使用布尔型描述子进行匹配，你需要对代码进行一些修改。下面是一个可能的实现方式：

void find_match_shot(pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr model_descriptors, pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr scene_descriptors, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) {
    clock_t start = clock();

    // Create a KdTreeFLANN object and set the input cloud
    pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY> matching;
    matching.setInputCloud(model_descriptors);

    // Loop through all scene descriptors and find the best match in the model descriptors
    for (size_t i = 0; i < scene_descriptors->size(); ++i) {
        std::vector<int> neighbors(1);
        std::vector<int> hammingDistances(1);

        if (pcl_isfinite(scene_descriptors->at(i).descriptor[0])) {
            int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->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);
            }
        }
    }
}

在这个实现中，我假设 `model_descriptors` 和 `scene_descriptors` 是 `pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr` 类型的指针，而 `model_scene_corrs` 是 `pcl::CorrespondencesPtr` 类型的指针。然后，我创建了一个 `KdTreeFLANN` 对象，并将模型描述子作为输入。接下来，我循环遍历所有场景描述子，并在模型描述子中查找最佳匹配。如果找到了匹配，则将对应关系添加到 `model_scene_corrs` 变量中。在这个实现中，我使用了一个硬编码的阈值 `0.05f` 来过滤掉不好的匹配。在实际应用中，你需要根据实际数据特征来设置正确的阈值。

PCL实现B-SHOT特征描述子的源码

以下是使用PCL实现B-SHOT特征描述子的示例代码：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/shot.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // Load point cloud data
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);

    // Estimate normals
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    ne.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals);

    // Compute B-SHOT features
    pcl::SHOTEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::SHOT352> shot;
    shot.setInputCloud(cloud);
    shot.setInputNormals(normals);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr features(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>);
    shot.setRadiusSearch(0.03);
    shot.compute(*features);

    // Save B-SHOT features to file
    pcl::io::savePCDFileBinary("output_features.pcd", *features);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先加载了一个点云数据，并使用法线估计来计算点云的法线。接下来，我们使用SHOT估计器来计算B-SHOT描述符。最后，我们将计算的特征保存到PCD文件中。