PCL用RANSAC滤除误匹配代码

以下是使用PCL中的RANSAC算法来滤除误匹配点的示例代码：

#include <pcl/registration/sample_consensus_prerejective.h>

// 定义点云类型及相关变量
typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;
PointCloud::Ptr cloud_src(new PointCloud);   // 源点云
PointCloud::Ptr cloud_tgt(new PointCloud);   // 目标点云
PointCloud::Ptr cloud_aligned(new PointCloud);   // 对齐后的源点云

// 定义相关参数
const float kFeatureRadius = 0.05f;   // 特征半径
const float kInlierThreshold = 0.05f;   // 内点阈值
const int kMaxIterations = 10000;   // 最大迭代次数
const int kCorrespondenceRandomness = 5;   // 随机选择对应点的数量
const int kNumberOfSamples = 3;   // 每次迭代需要使用的样本数量

// 计算点云特征描述子
pcl::SHOTColorEstimation<PointT, pcl::Normal, pcl::SHOT1344> feature_estimator;
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr features_src(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr features_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr feature_tree(new pcl::search::KdTree<PointT>());

// 进行点云配准
pcl::SampleConsensusPrerejective<PointT, PointT, pcl::SHOT1344> align;
align.setInputSource(cloud_src);
align.setInputTarget(cloud_tgt);
align.setSourceFeatures(features_src);
align.setTargetFeatures(features_tgt);
align.setFeatureRadius(kFeatureRadius);
align.setInlierThreshold(kInlierThreshold);
align.setMaximumIterations(kMaxIterations);
align.setCorrespondenceRandomness(kCorrespondenceRandomness);
align.setNumberOfSamples(kNumberOfSamples);
align.setEuclideanFitnessEpsilon(1e-6);
align.align(*cloud_aligned);

在以上代码中，我们使用了`SampleConsensusPrerejective`类来进行点云配准，其中`setInlierThreshold`函数用来设置内点阈值，`setMaximumIterations`函数用来设置最大迭代次数，`align`函数用来进行配准并返回对齐后的源点云。在配准过程中，RANSAC算法会自动识别误匹配点并进行滤除。