这个可以对二值化描述子处理吗
时间: 2024-02-13 18:06:33 浏览: 28
可以的,对于二值化的描述子,也可以使用汉明距离进行匹配。只需要将特征描述子转换为二进制位序列,然后计算两个序列之间的汉明距离即可。在 PCL 中,可以使用 `pcl::NDTFeature` 类来计算二进制描述子,然后使用上述代码中的方法计算汉明距离。以下是一个示例代码:
```cpp
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/ndt_feature.h>
#include <pcl/registration/ndt.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
int main(int argc, char **argv)
{
// 加载两个点云
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);
// 计算法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud1);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.05);
ne.compute(*normals1);
// 计算 NDT 特征
pcl::NDTFeature<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, uint64_t>::Ptr ndt(new pcl::NDTFeature<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, uint64_t>());
ndt->setInputCloud(cloud1);
ndt->setInputNormals(normals1);
ndt->setRadiusSearch(0.05);
pcl::PointCloud<uint64_t>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<uint64_t>());
ndt->compute(*descriptors1);
// 创建 KD 树
pcl::KdTreeFLANN<uint64_t> kdtree;
kdtree.setInputCloud(descriptors2);
// 初始化变量
std::vector<int> k_indices(1);
std::vector<float> k_distances(1);
// 遍历第一个点云中的每个点
for (size_t i = 0; i < descriptors1->size(); ++i)
{
// 在第二个点云中找到最近邻点
kdtree.nearestKSearch((*descriptors1)[i], 1, k_indices, k_distances);
// 输出汉明距离
std::cout << "Hamming distance between point " << i << " in cloud 1 and its nearest neighbor in cloud 2: " << k_distances[0] << std::endl;
}
return 0;
}
```
在这个例子中,我们首先计算了点云的法线,然后使用 `pcl::NDTFeature` 类计算了二进制描述子。然后,我们使用了与之前相同的方法来计算汉明距离。请注意,`pcl::NDTFeature` 类需要指定输入法线的类型以及输出描述子的类型。在本例中,输入类型为 `pcl::Normal`,输出类型为 `uint64_t`。