点云库PCL学习——特征描述与提取（1）

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点云处理的核心在于特征描述与提取，其对点云的识别、分割等操作至关重要。PCL库中的特征向量具备平移旋转不变性、抗密度干扰性和鲁棒性。通常使用K-d tree进行K-搜索和半径搜索来确定邻域元素。在处理密集点云时，可以先进行关键点选择或下采样，再进行特征估计，通过setSearchSurface()和setInputCloud()方法优化计算效率。

点云的识别、分割、重采样、配准、曲面重建等处理的大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。

特征向量所满足的条件：

  • 刚体变换——具有平移旋转不变性
  • 改变采样密度——具有抗密度干扰性
  • 噪音——对点云特征具有鲁棒性

通常，PCL中特征向量利用K-d tree 查询。

  • 决定一个查询点的k邻域元素（K-搜索）
  • 在半径r的范围内，确定一个查询点的所有邻元素（半径-搜索）

输入点云调用习惯：

setInputCloud (PointCloudConstPtr  &)
必须 一个完整的点云数据集，此函数必须设置，
setIndices (IndicesConstPtr &)
可选设置

1.点云数据集的一个子集，为给定输入点云中索引对应的点估计一个特征。

2.如果没有给出一组索引，点云中所有点参与计算。
setSearchSurface (PointCloudConstPtr &)
可选设置
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