SHOT算法计算特征描述子

目录

1 原理介绍

2 数学公式推导

3 算法流程

4 示例代码

        SHOT（Signature of Histograms of OrienTations）是一种用于三维点云数据的局部特征描述子，能够捕捉点云表面的局部几何和纹理特征。SHOT描述子结合了几何和颜色信息，通过将点在其邻域内的几何关系和颜色信息编码为直方图来形成特征向量。它在点云匹配、特征识别和配准等应用中表现良好。

1 原理介绍

SHOT描述子通过分析点的局部邻域内的几何和颜色信息来生成稳定的特征。其基本原理包括：

1. 局部参考框架（LRF）：为每个关键点构建一个局部参考框架，使特征对旋转具有不变性。
2. 空间划分：将邻域划分为多个立体角度立方体（bins）。
3. 直方图构建：在每个立方体中，统计法向量方向和颜色信息，以构建描述子直方图。

2 数学公式推导

1. 局部参考框架（LRF）计算：

   • LRF的构建确保了特征描述子对旋转的鲁棒性。通常使用PCA或其他方法计算。<