PCL库NARF关键点提取代码

以下是使用PCL库中的NARF算法进行关键点提取的示例代码：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/features/range_image_border_extractor.h>
#include <pcl/features/narf_descriptor.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <iostream>

int main(int argc, char **argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud) == -1) // 从PCD文件中读取点云数据
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");
        return (-1);
    }

    // 将点云转换为深度图像
    float angular_resolution = 0.5f;
    float support_size = 0.2f;
    pcl::RangeImage::Ptr range_image(new pcl::RangeImage);
    pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor;
    pcl::NarfDescriptor narf_descriptor(&range_image_border_extractor);
    range_image_border_extractor.setRangeImage(range_image);
    range_image_border_extractor.compute();
    narf_descriptor.compute(*cloud, pcl::PointCloud<int>(), range_image_border_extractor.getBorderDescription(), pcl::PointCloud<int>());

    // 提取关键点
    std::vector<int> keypoint_indices;
    narf_descriptor.getKeypoints(keypoint_indices, support_size);

    // 输出关键点数量
    std::cout << "Number of keypoints: " << keypoint_indices.size() << std::endl;

    return 0;
}

在代码中，首先读取PCD文件中的点云数据，然后将点云转换为深度图像，接着使用NARF算法进行关键点提取，最后输出关键点数量。需要注意的是，NARF算法需要先将点云转换为深度图像才能进行关键点提取。