// 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。

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如果 `model_descriptors` 变量是布尔型描述子，则需要将 `pcl::SHOT352` 类型的指针改为 `pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr` 类型的指针，如下所示：

pcl::PointCloud<pcl::BINARY>::Ptr model_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::BINARY>());

然后，你需要在代码中将 `SHOT352` 相关的部分修改为 `BINARY` 相关的部分。例如，将 `pcl::SHOT352::Ptr` 修改为 `pcl::BINARY::Ptr`，将 `pcl::KdTreeFLANN<pcl::SHOT352>` 修改为 `pcl::KdTreeFLANN<pcl::BINARY>`，将 `pcl::CorrespondencesPtr` 修改为 `pcl::CorrespondencesPtr`，等等。最后，你需要根据实际数据特征来设置汉明距离的阈值，以便进行正确的匹配。

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。