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; }

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); }

这段代码中没有对点云进行配准的过程，只是根据描述子计算点云之间的匹配点对，然后通过逐步滤除误匹配点的方式来对点云进行降噪处理。

首先，定义描述子类型及相关变量，然后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。

注意，该段代码中缺省了一些变量，例如cloud_src和cloud_tgt等，需要根据具体情况进行调整。

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。