pcl::Correspondences

pcl::Correspondences是点云库（Point Cloud Library，PCL）中的一个类，用于存储点云之间的对应关系。在点云配准和匹配算法中，通常需要找到两组点云之间的对应关系，pcl::Correspondences就是用来存储这些对应关系的。

该类中包含两个成员变量，分别表示两个点云中的点索引和它们之间的距离。其中，点索引指的是点云中的点的编号，距离表示两个点之间的欧式距离或其他指标的距离。

该类还提供了一些方法，如setCorrespondence、getCorrespondence、size等，用于设置和获取点云之间的对应关系以及获取对应关系的数量等。该类的使用可以帮助完成点云配准和匹配算法中对应关系的存储和管理工作。

相关问题

pcl::Correspondences如何创建

pcl::Correspondences是PCL中用于描述点云间对应关系的数据结构。它包含了两个属性：index_query和index_match，分别表示源点云和目标点云中对应点的索引。

下面是一个创建pcl::Correspondences的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences());

// 填充源点云和目标点云

// 初始化一个KdTree
tree->setInputCloud(cloud_tgt);

// 设置匹配阈值
const float max_distance = 0.1;

// 对于源点云中的每个点，寻找其在目标点云中的最近邻，并计算它们之间的距离
for (size_t i = 0; i < cloud_src->size(); ++i)
{
    std::vector<int> indices(1);
    std::vector<float> distances(1);
    tree->nearestKSearch(cloud_src->at(i), 1, indices, distances);

    if (distances[0] < max_distance)
    {
        pcl::Correspondence correspondence(indices[0], static_cast<int>(i), distances[0]);
        correspondences->push_back(correspondence);
    }
}

在上述代码中，我们首先创建了两个PointCloud指针，分别表示源点云和目标点云。然后创建了一个KdTree用于快速查找最近邻。接着，我们遍历源点云中的每个点，使用KdTree查找其在目标点云中的最近邻，并计算它们之间的距离。如果它们之间的距离小于给定的匹配阈值，就将它们的索引和距离存储在一个pcl::Correspondence中，并添加到pcl::Correspondences中。最终，pcl::Correspondences中存储了所有的匹配对应关系。

pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp; icp.setInputSource(source_cloud); icp.setInputTarget(target_cloud); icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05); pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>()); ransac->setInputSource(source_cloud); ransac->setInputTarget(target_cloud); ransac->setInlierThreshold(0.05); ransac->setMaximumIterations(1000); ransac->setInputCorrespondences(correspondences); pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences); ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered); PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT); icp.setInputCorrespondences(correspondences_filtered); icp.align(*aligned_cloud);如何修改

这段代码的问题在于，它将pcl::CorrespondencesPtr类型的指针correspondences_filtered作为参数传递给了icp.setInputCorrespondences()函数。实际上，pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类中也没有定义setInputCorrespondences()函数。正确的做法是将pcl::Correspondences类型的对象correspondences_filtered作为参数传递给pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT>类的align()函数，从而进行点云配准。修改后的代码如下：

pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
icp.setInputSource(source_cloud);
icp.setInputTarget(target_cloud);
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05);

pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>::Ptr ransac(new pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<PointT>());
ransac->setInputSource(source_cloud);
ransac->setInputTarget(target_cloud);
ransac->setInlierThreshold(0.05);
ransac->setMaximumIterations(1000);
ransac->setInputCorrespondences(correspondences);

pcl::CorrespondencesPtr correspondences_filtered(new pcl::Correspondences);
ransac->getCorrespondences(*correspondences_filtered);

PointCloudT::Ptr aligned_cloud(new PointCloudT);
icp.align(*aligned_cloud, correspondences_filtered);

注意，这里通过icp.align()函数将点对应关系传递给ICP算法，从而进行点云配准。