PCL
可以使用pcl::search::KdTree实现点云的匹配，然后利用
计算匹配点对。以下是一个示例代码： cpp #include</p>
<p>的每个点在cloud2</p>
<p>寻找最近邻 for (int i = 0; i < cloud1->size(); ++i) { std::vector</p>
<p>s(1); kdtree.nearestKSearch(cloud1->at(i), 1, indices,</p>
<p>s); // 计算</p>
<p>int</p>
<p>= 0; std::bitset</p>
<p>++; } std::cout << "Point " << i << " in cloud1 is matching point " << indices[0] << " in cloud2 with</p>
<p>= " <<</p>
<p><< std::endl; } return 0; } 其
，PointCloudT是点云类型，包含了每个点的坐标和描述子。在代码
，我们创建了两个点云cloud1和cloud2，并将它们填充为三个点。然后，我们创建了一个pcl::search::KdTree对象kdtree，将cloud2作为输入点云，从而建立了点云间的索引。接下来，我们遍历cloud1
的每个点，利用kdtree在cloud2
寻找最近邻，并计算
。最后，输出匹配点对和
Original: https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/122272472
Author: von Neumann
Title: 机器学习中的数学——距离定义（十一）：汉明距离（Hamming Distance）
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