pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (int i = 0; i < model_descriptors_shot->size(); ++i) { int minIndex = -1; uint64_t minDistance = std::numeric_limits<uint64_t>::max(); pcl::SHOT352 descriptor1; for (int j = 0; j < 352; j++) descriptor1.descriptor[j] = shot1[i][j]; //pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i); //pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i]; for (int j = 0; j < scene_descriptors_shot->size(); ++j) { pcl::SHOT352 descriptor2; for (int k = 0; k < 352; k++) descriptor2.descriptor[k] = shot2[j][k]; //pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i); //pcl::FPFHSignature33& candidate = fpfhs2->points[j]; uint64_t distance = 0; for (int k = 0; k < 352; ++k) { uint64_t diff = static_cast<int>(descriptor1.descriptor[i]) ^ static_cast<int>(descriptor2.descriptor[i]); while (diff) { ++distance; diff &= diff - 1; } } if (distance < minDistance) { minDistance = distance; minIndex = j; } } if (minIndex >= 0) { correspondences->push_back(pcl::Correspondence(i, minIndex, minDistance)); } } // 输出匹配结果 for (int i = 0; i < correspondences->size(); ++i) { pcl::Correspondence& correspondence = correspondences->at(i); std::cout << "correspondence " << i << ": cloud1[" << correspondence.index_query << "] <-> cloud2[" << correspondence.index_match << "] (distance: " << correspondence.distance << ")" << std::endl; }
时间: 2024-01-26 07:02:16 浏览: 141
这段代码是使用两个点云的SHOT特征进行匹配,并输出匹配结果。具体流程如下:
1. 首先创建一个pcl::CorrespondencesPtr类型的指针,用于存储匹配结果。
2. 对于第一个点云中的每个SHOT描述子,遍历第二个点云中的每个SHOT描述子,计算它们之间的Hamming距离,找到距离最小的描述子,并记录其索引。
3. 如果找到了距离最小的描述子,则将这两个描述子之间的匹配关系存储到correspondences中。
4. 输出匹配结果,包括匹配点在两个点云中的索引和它们之间的距离。
需要注意的是,这里使用的是SHOT描述子的Hamming距离进行匹配,而不是欧式距离或其他距离度量。这是因为SHOT描述子是二进制的,使用Hamming距离可以更好地反映它们的相似度。
相关问题
// 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。
int neighborCount = matching.nearestKSearch(scene_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances);如果对二值化描述子使用,如何改
如果对二值化描述子使用KDTree进行匹配,可以将`nearestKSearch`方法中的模板参数`pcl::PointXYZ`改为`pcl::Histogram<352>`,表示使用`Histogram<352>`类型的描述子进行匹配。同时,由于二值化描述子中的每个元素只有0和1两种取值,因此在计算距离时,可以使用海明距离来代替欧式距离,从而提高匹配的准确度。
修改后的代码如下所示:
```
pcl::KdTreeFLANN<pcl::Histogram<352>> kdtree;
kdtree.setInputCloud(scene_descriptors);
std::vector<int> neighbors(1);
std::vector<float> squaredDistances(1);
for (int i = 0; i < model_descriptors->size(); ++i)
{
int neighborCount = kdtree.nearestKSearch(model_descriptors->at(i), 1, neighbors, squaredDistances);
if (neighborCount == 1 && squaredDistances[0] < threshold)
{
// Add correspondence if the squared distance is less than the threshold
pcl::Correspondence correspondence(i, neighbors[0], squaredDistances[0]);
correspondences->push_back(correspondence);
}
}
```
其中,`pcl::Histogram<352>`表示使用352维的直方图作为描述子类型,`kdtree.nearestKSearch`方法中的模板参数改为`pcl::Histogram<352>`,距离计算方法使用默认的欧式距离即可。如果需要使用海明距离,可以自定义一个距离计算器并将其传递给`kdtree.nearestKSearch`方法。
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