VFH特征的使用(二）

一、VFH特征识别

C++

recognize_objects.h

#pragma once
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/console/print.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/features/vfh.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <boost/filesystem.hpp>
#include <flann/flann.h>
#include <flann/io/hdf5.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <boost/algorithm/string/replace.hpp>
// Define vfh_model type for storing data file name and histogram data
typedef std::pair<std::string, std::vector<float> > vfh_model;

// This function estimates VFH signatures of an input point cloud 
// Input: File path
// Output: VFH signature of the object
void estimate_VFH(const boost::filesystem::path& path, pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308>& signature)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>());

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(path.string(), *cloud) == -1) //* load the file
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read file %s \n", path.string());
        return;
    }

    // Estimate point cloud normals
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr normalTree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud);
    ne.setSearchMethod(normalTree);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals);

    // Estimate VFH signature of the point cloud
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh;
    vfh.setInputCloud(cloud);
    vfh.setInputNormals(normals);
    vfh.setSearchMethod(tree);
    vfh.compute(signature);
}

// This function checks if the file already contains a VFH signature
// Input: File path
// Output: true if file contains VFH signature, false if file does not contain VFH signature
bool checkVFH(const boost::filesystem::path& path)
{
    int vfh_idx;

    try
    {
        // Read point cloud header
        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        int version;
        Eigen::Vector4f origin;
        Eigen::Quaternionf orientation;
        pcl::PCDReader r;
        int type; unsigned int idx;
        r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);

        // Check if there is VFH field in the cloud header
        vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");
        if (vfh_idx == -1)
            return (false);
        if ((int)cloud.width * cloud.height != 1)
            return (false);
    }
    catch (const pcl::InvalidConversionException&)
    {
        return (false);
    }
    return (true);
}

// This function loads VFH signature histogram into a vfh model
// Input: File path
// Output: A boolean that returns true if the histogram is loaded successfully and a vfh_model data that holds the histogram information
bool loadHist(const boost::filesystem::path& path, vfh_model& vfh)
{
    int vfh_idx;
    // Read file header to check if the file contains VFH signature
    try
    {
        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        int version;
        Eigen::Vector4f origin;
        Eigen::Quaternionf orientation;
        pcl::PCDReader r;
        int type; unsigned int idx;
        r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);

        vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");
        if (vfh_idx == -1)
        {
            return (false);
        }
        if ((int)cloud.width * cloud.height != 1)
            return (false);
    }
    catch (const pcl::InvalidConversionException&)
    {
        return (false);
    }

    // Treat the VFH signature as a single Point Cloud and load data from it
    pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> point;
    pcl::io::loadPCDFile(path.string(), point);
    vfh.second.resize(308);

    std::vector <pcl::PCLPointField> fields;
    pcl::getFieldIndex(point, "vfh", fields);

    // Fill vfh_model.second with histogram data
    for (size_t i = 0; i < fields[vfh_idx].count; ++i)
    {
        vfh.second[i] = point.points[0].histogram[i];
    }
    // Put file path in vfh_model.first
    vfh.first = path.string();
    return (true);
}

// This gets PCD file names from a directory and passes them to histogram loader one by one
// then pushes the results into a vfh_model vector to keep them in a data storage
// Input: Training data set file path
// Output: A vfh_model vector that contains all VFH signature information
void loadData(const boost::filesystem::path& base_dir, std::vector<vfh_model>& models)
{
    if (!boost::filesystem::exists(base_dir) && !boost::filesystem::is_directory(base_dir))
        return;
    else
    {
        // Iterate through the data set directory to read VFH signatures
        for (boost::filesystem::directory_iterator i(base_dir); i != boost::filesystem::directory_iterator(); i++)
        {
            // If read path is a directory, then print path name on console and call data loader again
            if (boost::filesystem::is_directory(i->status()))
            {
                std::stringstream ss;
                ss << i->path();
                pcl::console::print_highlight("Loading %s (%lu models loaded so far).\n", ss.str().c_str(), (unsigned long)models.size());
                loadData(i->path(), models);
            }
            // If read path is a file with *.pcd extension, then check if it contains VFH signature
            // If not, then estimate VFH signature of it
            // Either way, pass the file to histogram loader since it can differentiate between files with VFH signatures and files without them
            if (boost::filesystem::is_regular_file(i->status()) && boost::filesystem::extension(i->path()) == ".pcd")
            {
                vfh_model m;
                std::string str = i->path().string();
                if (!checkVFH(str))
                {
                    str.replace(str.find(".pcd"), 4, "_vfh.pcd");
                    if (!boost::filesystem::exists(str))
                    {
                        pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> signature;
                        estimate_VFH(i->path().string(), signature);

                        pcl::io::savePCDFile(str, signature);
                    }
                }
                if (loadHist(i->path().string(), m))
                {
                    models.push_back(m);
                    std::cout << m.first << std::endl;
                }
            }
        }
    }
}

// This function visualizes given k point cloud arguments on a PCL_Viewer
// It shows distances of candidates from the query object at the left bottom corner of each window
// If the distance is smaller than a given threshold then the distances are shown in green, else they are shown in red
// Inputs: Main function arguments, candidate count (k), threshold value, vfh_model vector that contains VFH signatures 
// from the data set, indices of candidates and distances of candidates
void visualize(int argc, char** argv, int k, double thresh, std::vector<vfh_model> models, flann::Matrix<int> k_indices, flann::Matrix<float> k_distances)
{
    // Load the results
    pcl::visualization::PCLVisualizer p(argc, argv, "VFH Cluster Classifier");
    int y_s = (int)floor(sqrt((double)k));
    int x_s = y_s + (int)ceil((k / (double)y_s) - y_s);
    double x_step = (double)(1 / (double)x_s);
    double y_step = (double)(1 / (double)y_s);
    pcl::console::print_highlight("Preparing to load ");
    pcl::console::print_value("%d", k);
    pcl::console::print_info(" files (");
    pcl::console::print_value("%d", x_s);
    pcl::console::print_info("x");
    pcl::console::print_value("%d", y_s);
    pcl::console::print_info(" / ");
    pcl::console::print_value("%f", x_step);
    pcl::console::print_info("x");
    pcl::console::print_value("%f", y_step);
    pcl::console::print_info(")\n");

    int viewport = 0, l = 0, m = 0;
    for (int i = 0; i < k; ++i)
    {
        std::string cloud_name = models.at(k_indices[0][i]).first;

        boost::replace_last(cloud_name, "_vfh", "");

        p.createViewPort(l * x_step, m * y_step, (l + 1) * x_step, (m + 1) * y_step, viewport);
        l++;
        if (l >= x_s)
        {
            l = 0;
            m++;
        }

        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        pcl::console::print_highlight(stderr, "Loading "); pcl::console::print_value(stderr, "%s ", cloud_name.c_str());
        if (pcl::io::loadPCDFile(cloud_name, cloud) == -1)
            break;

        // Convert from blob to PointCloud
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_xyz;
        pcl::fromPCLPointCloud2(cloud, cloud_xyz);

        if (cloud_xyz.points.size() == 0)
            break;

        pcl::console::print_info("[done, ");
        pcl::console::print_value("%d", (int)cloud_xyz.points.size());
        pcl::console::print_info(" points]\n");
        pcl::console::print_info("Available dimensions: ");
        pcl::console::print_value("%s\n", pcl::getFieldsList(cloud).c_str());

        // Demean the cloud
        Eigen::Vector4f centroid;
        pcl::compute3DCentroid(cloud_xyz, centroid);
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz_demean(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        pcl::demeanPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud_xyz, centroid, *cloud_xyz_demean);
        // Add to renderer*
        p.addPointCloud(cloud_xyz_demean, cloud_name, viewport);

        // Check if the model found is within our inlier tolerance
        std::stringstream ss;
        ss << k_distances[0][i];
        if (k_distances[0][i] > thresh)
        {
            p.addText(ss.str(), 20, 30, 1, 0, 0, ss.str(), viewport);  // display the text with red

            // Create a red line
            pcl::PointXYZ min_p, max_p;
            pcl::getMinMax3D(*cloud_xyz_demean, min_p, max_p);
            std::stringstream line_name;
            line_name << "line_" << i;
            p.addLine(min_p, max_p, 1, 0, 0, line_name.str(), viewport);
            p.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 5, line_name.str(), viewport);
        }
        else
            p.addText(ss.str(), 20, 30, 0, 1, 0, ss.str(), viewport);

        // Increase the font size for the score*
        p.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE, 18, ss.str(), viewport);

        // Add the cluster name
        p.addText(cloud_name, 20, 10, cloud_name, viewport);
    }
    // Add coordinate systems to all viewports
    p.addCoordinateSystem(0.1, "global", 0);

    p.spin();
}

// This function finds the k nearest neighbors of the query object and returns their indices in the K-d tree and distances from the query object
// Inputs: K-d tree, query object model, desired candidate count (k)
// Outputs: K-d tree indices of candidates, Distances of candidates from the query object
inline void nearestKSearch(flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> >& index, const vfh_model& model,
    int k, flann::Matrix<int>& indices, flann::Matrix<float>& distances)
{
    // Query point
    flann::Matrix<float> p = flann::Matrix<float>(new float[model.second.size()], 1, model.second.size());
    memcpy(&p.ptr()[0], &model.second[0], p.cols * p.rows * sizeof(float));

    indices = flann::Matrix<int>(new int[k], 1, k);
    distances = flann::Matrix<float>(new float[k], 1, k);
    index.knnSearch(p, indices, distances, k, flann::SearchParams(512));
    delete[] p.ptr();
}

recognize_objects.cpp

#include "recognize_objects.h"

int main(int argc, char** argv)
{
	int k = 6;
	double thresh = DBL_MAX;
	std::string model_dir = "vfh_training_data";
	std::string inputname = "pcd/pig_view1.pcd";
	std::vector<vfh_model> models;
	flann::Matrix<int> k_indices;
	flann::Matrix<float> k_distances;

	/*if (argc < 2) {
		PCL_ERROR("Usage: %s [-i <inputname>] [-m <model_dir>] [-k <neighbors>] [-t <threshold>]\n", argv[0]);
		return(-1);
	}*/

	// Parse console inputs
	/*pcl::console::parse_argument(argc, argv, "-i", inputname);
	pcl::console::parse_argument(argc, argv, "-m", model_dir);
	pcl::console::parse_argument(argc, argv, "-k", k);
	pcl::console::parse_argument(argc, argv, "-t", thresh);*/

	vfh_model histogram;
	std::string str = inputname;
	// Check if the query object has VFH signature, if not estimate signature and save it in a file
	if (!checkVFH(inputname))
	{
		pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> signature;
		estimate_VFH(str, signature);
		str.replace(str.find(".pcd"), 4, "_vfh.pcd");
		pcl::io::savePCDFile(str, signature);
	}
	// Load VFH signature of the query object
	if (!loadHist(str, histogram))
	{
		pcl::console::print_error("Cannot load test file %s\n", inputname);
		return (-1);
	}

	// Load training data
	loadData(model_dir, models);

	// Convert data into FLANN format
	flann::Matrix<float> data(new float[models.size() * models[0].second.size()], models.size(), models[0].second.size());

	for (size_t i = 0; i < data.rows; ++i)
		for (size_t j = 0; j < data.cols; ++j)
			data[i][j] = models[i].second[j];

	// Place data in FLANN K-d tree
	flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> > index(data, flann::LinearIndexParams());
	index.buildIndex();

	// Search for query object in the K-d tree
	nearestKSearch(index, histogram, k, k_indices, k_distances);

	// Print closest candidates on the console
	std::cout << "The closest " << k << " neighbors for " << inputname << " are: " << std::endl;
	for (int i = 0; i < k; ++i)
		pcl::console::print_info("    %d - %s (%d) with a distance of: %f\n",
			i, models.at(k_indices[0][i]).first.c_str(), k_indices[0][i], k_distances[0][i]);

	// Visualize closest candidates on the screen
	visualize(argc, argv, k, thresh, models, k_indices, k_distances);

	return 0;
}

编译过程的问题：

PCL中有1个位置有一个bug以及c++17已经抛弃了的两处STL函数，会提示错误，这时，需要修改后才能通过编译。(以下都是我自己的文件路径）

1.文件路径：C:\Compiler\PCL\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\include\flann\algorithms\dist.h

2.文件路径：C:\Compiler\PCL\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\include\flann\util\heap.h

这里注释掉

3.文件路径：C:\Compiler\PCL\PCL 1.14.0\3rdParty\FLANN\include\flann\util\random.h

增加头文件：

注释掉：

std::random_shuffle(vals_.begin(), vals_.end(), generator);

增加：

std::random_device rd;
std::mt19937 g(rd());
std::shuffle(vals_.begin(), vals_.end(), g);

4.文件路径：C:\PCL1.12.1\3rdParty\FLANN\include\flann\algorithms\kdtree_index.h

增加头文件：

for循环上面增加：

std::random_device rd;
std::mt19937 g(rd());

for循环里面增加：

std::shuffle(vals_.begin(), vals_.end(), g);

for循环里面注释：

std::random_shuffle(ind.begin(), ind.end());

5.文件路径：C:\PCL1.12.1\3rdParty\FLANN\include\flann\util\lsh_table.h

增加头文件：

注释掉：

std::random_shuffle(indices.begin(), indices.end());

增加：

std::random_device rd;
std::mt19937 g(rd());
std::shuffle(indices.begin(), indices.end(), g);

6.安装HDF5

官网网址：Download HDF5® - The HDF Group

如果网速太慢，我这里有下载好的HDF5的C++安装包资源-CSDN文库

解压之后：

双击运行，基本上一直下一步就行了，中间有一步可以修改安装路径，安装完成。

在visual studio22里找到你之前配置好PCL环境的项目，而且已经放入我上述 recognize_objects.cpp和 recognize_objects.h，然后在该项目的包含目录里增加C:\Compiler\Format\HDF5\include，库目录里增加C:\Compiler\Format\HDF5\lib，附加依赖项增加hdf5.lib和hdf5_cpp.lib

7.完成上述步骤之后就可以运行了

关键代码解析：

typedef std::pair<std::string, std::vector<float> > vfh_model;

void estimate_VFH(const boost::filesystem::path& path, pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308>& signature)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>());

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(path.string(), *cloud) == -1) //* load the file
    {
        PCL_ERROR("Couldn't read file %s \n", path.string());
        return;
    }

    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr normalTree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud);
    ne.setSearchMethod(normalTree);
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    ne.compute(*normals);

    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
    pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh;
    vfh.setInputCloud(cloud);
    vfh.setInputNormals(normals);
    vfh.setSearchMethod(tree);
    vfh.compute(signature);
}


bool checkVFH(const boost::filesystem::path& path)
{
    int vfh_idx;

    try
    {
        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        int version;
        Eigen::Vector4f origin;
        Eigen::Quaternionf orientation;
        pcl::PCDReader r;
        int type; unsigned int idx;
        r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);

        vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");
        if (vfh_idx == -1)
            return (false);
        if ((int)cloud.width * cloud.height != 1)
            return (false);
    }
    catch (const pcl::InvalidConversionException&)
    {
        return (false);
    }
    return (true);
}

typedef std::pair<std::string, std::vector<float> > vfh_model;: 定义了一个 vfh_model 类型，它是一个包含字符串和浮点数向量的 pair，用于表示 VFH 特征模型。
void estimate_VFH(const boost::filesystem::path& path, pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>& signature): 这是一个函数，用于估计输入点云的 VFH 特征。
- const boost::filesystem::path& path: 输入参数，表示点云文件的路径。
- pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308>& signature: 输出参数，存储计算得到的 VFH 特征。
- pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);: 创建一个指向点云的智能指针 cloud，用于存储加载的点云数据。
- pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>());: 创建一个指向法线的智能指针 normals，用于存储估计的法线信息。
- pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(path.string(), *cloud) == -1: 通过 PCL 加载点云文件，如果加载失败则输出错误信息。
- pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;: 创建法线估计对象 ne。
- ne.setInputCloud(cloud);: 设置法线估计的输入点云。
- ne.setSearchMethod(normalTree);: 设置法线估计的搜索方法，这里使用了 KD 树。
- ne.setRadiusSearch(0.03);: 设置法线估计的搜索半径。
- ne.compute(*normals);: 计算法线并存储在 normals 中。
- pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh;: 创建 VFH 估计对象 vfh。
- vfh.setInputCloud(cloud);: 设置 VFH 估计的输入点云。
- vfh.setInputNormals(normals);: 设置 VFH 估计的输入法线。
- vfh.setSearchMethod(tree);: 设置 VFH 估计的搜索方法，这里同样使用了 KD 树。
- vfh.compute(signature);: 计算 VFH 特征并存储在 signature 中。
bool checkVFH(const boost::filesystem::path& path): 这是一个函数，用于检查点云文件是否包含 VFH 特征。
- const boost::filesystem::path& path: 输入参数，表示点云文件的路径。
- int vfh_idx;: 存储 VFH 特征的字段索引。
- pcl::PCLPointCloud2 cloud;: 存储点云数据的 PCLPointCloud2 对象。
- pcl::PCDReader r;: 创建 PCD 读取对象 r。
- r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);: 读取点云文件的头信息。
- vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");: 获取 VFH 特征的字段索引。
- if (vfh_idx == -1) return (false);: 如果 VFH 特征索引为 -1，表示未找到 VFH 特征字段，返回 false。
- if ((int)cloud.width * cloud.height != 1) return (false);: 如果点云数据不是单帧（width * height 不等于 1），返回 false。
- return (true);: 如果以上条件都满足，返回 true，表示点云包含 VFH 特征。

这些函数主要用于加载点云、估计 VFH 特征以及检查点云是否包含 VFH 特征。参数的设置主要包括法线估计的搜索半径、VFH 估计的搜索方法等，这些参数的选择需要根据点云数据的性质和具体应用场景进行调整。例如，搜索半径的大小会影响法线和 VFH 特征的计算精度，需要根据点云的密度和噪声程度来确定。

bool loadHist(const boost::filesystem::path& path, vfh_model& vfh)
{
    int vfh_idx;
    try
    {
        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        int version;
        Eigen::Vector4f origin;
        Eigen::Quaternionf orientation;
        pcl::PCDReader r;
        int type; unsigned int idx;
        r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);

        vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");
        if (vfh_idx == -1)
        {
            return (false);
        }
        if ((int)cloud.width * cloud.height != 1)
            return (false);
    }
    catch (const pcl::InvalidConversionException&)
    {
        return (false);
    }

    pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> point;
    pcl::io::loadPCDFile(path.string(), point);
    vfh.second.resize(308);

    std::vector <pcl::PCLPointField> fields;
    pcl::getFieldIndex(point, "vfh", fields);

    for (size_t i = 0; i < fields[vfh_idx].count; ++i)
    {
        vfh.second[i] = point.points[0].histogram[i];
    }
    vfh.first = path.string();
    return (true);
}

这段代码是一个函数，名为 loadHist，其目的是从指定路径加载包含 VFH（Viewpoint Feature Histogram）数据的点云文件，并将加载的数据存储到自定义结构 vfh_model 中。下面是对代码的逐行解析：

函数签名：
- bool loadHist(const boost::filesystem::path& path, vfh_model& vfh)
参数：
- path：类型为 boost::filesystem::path 的引用，表示点云文件的路径。
- vfh：类型为 vfh_model 的引用，用于存储加载后的 VFH 数据。
函数体：
- int vfh_idx;：声明了一个整型变量 vfh_idx，用于存储 VFH 字段在点云数据中的索引。
- try { ... } catch (const pcl::InvalidConversionException&) { ... }：使用 try-catch 块捕获可能的异常，包括文件读取过程中的无效转换异常。如果出现异常，函数将返回 false。
- pcl::PCLPointCloud2 cloud;：声明了一个 pcl::PCLPointCloud2 类型的变量 cloud，用于存储点云数据。
- int version;、Eigen::Vector4f origin;、Eigen::Quaternionf orientation;、int type;、unsigned int idx;：声明了一些其他变量，用于存储点云数据的版本、原点、方向、类型等信息。
- r.readHeader(path.string(), cloud, origin, orientation, version, type, idx);：使用 PCL 中的 readHeader 函数读取点云文件的头部信息，并将信息存储到相应的变量中。
- vfh_idx = pcl::getFieldIndex(cloud, "vfh");：获取 VFH 字段在点云数据中的索引，并存储到 vfh_idx 中。
- if (vfh_idx == -1) { return false; }：如果 VFH 字段在点云数据中不存在，则返回 false。
- if ((int)cloud.width * cloud.height != 1) return false;：确保点云数据是一维的，即宽度乘以高度等于 1。如果不是，则返回 false。
- pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308> point;：声明了一个类型为 pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308> 的点云变量 point，用于存储加载的点云数据。
- pcl::io::loadPCDFile(path.string(), point);：使用 PCL 中的 loadPCDFile 函数加载点云文件到 point 变量中。
- vfh.second.resize(308);：调整 vfh 结构体中的 second 成员的大小为 308，以存储 VFH 数据。
- std::vector<pcl::PCLPointField> fields;：声明了一个 std::vector 类型的变量 fields，用于存储点云数据的字段信息。
- pcl::getFieldIndex(point, "vfh", fields);：获取 VFH 字段的信息，并存储到 fields 变量中。
- for (size_t i = 0; i < fields[vfh_idx].count; ++i) { vfh.second[i] = point.points[0].histogram[i]; }：遍历 VFH 字段中的直方图数据，将其存储到 vfh 结构体的 second 成员中。
- vfh.first = path.string();：将点云文件的路径存储到 vfh 结构体的 first 成员中。
- return true;：返回 true，表示加载成功。
参数设置及影响：
- path 参数用于指定点云文件的路径。调用该函数时，需要提供有效的点云文件路径。
- vfh 参数用于存储加载后的 VFH 数据。调用该函数时，需要传递一个 vfh_model 类型的变量的引用，以便在函数内部存储加载后的数据。
影响：
- 如果加载成功，函数会将点云文件中的 VFH 数据存储到 vfh 结构体中，并返回 true。
- 如果加载失败（例如，无法读取文件、文件中不存在 VFH 数据等），则函数将返回 false。

void loadData(const boost::filesystem::path& base_dir, std::vector<vfh_model>& models)
{
    if (!boost::filesystem::exists(base_dir) && !boost::filesystem::is_directory(base_dir))
        return;
    else
    {
        for (boost::filesystem::directory_iterator i(base_dir); i != boost::filesystem::directory_iterator(); i++)
        {
            if (boost::filesystem::is_directory(i->status()))
            {
                std::stringstream ss;
                ss << i->path();
                pcl::console::print_highlight("Loading %s (%lu models loaded so far).\n", ss.str().c_str(), (unsigned long)models.size());
                loadData(i->path(), models);
            }
            
            if (boost::filesystem::is_regular_file(i->status()) && boost::filesystem::extension(i->path()) == ".pcd")
            {
                vfh_model m;
                std::string str = i->path().string();
                if (!checkVFH(str))
                {
                    str.replace(str.find(".pcd"), 4, "_vfh.pcd");
                    if (!boost::filesystem::exists(str))
                    {
                        pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> signature;
                        estimate_VFH(i->path().string(), signature);

                        pcl::io::savePCDFile(str, signature);
                    }
                }
                if (loadHist(i->path().string(), m))
                {
                    models.push_back(m);
                    std::cout << m.first << std::endl;
                }
            }
        }
    }
}

base_dir：这是一个 boost::filesystem::path 类型的引用，表示要加载数据的基本目录。
models：这是一个 std::vector<vfh_model> 类型的引用，用于存储加载的数据模型。

现在让我们逐行解析代码：

if (!boost::filesystem::exists(base_dir) && !boost::filesystem::is_directory(base_dir))：这一行检查指定的 base_dir 是否存在且是否是一个目录。如果 base_dir 既不存在也不是目录，则函数直接返回，不执行后续操作。
for (boost::filesystem::directory_iterator i(base_dir); i != boost::filesystem::directory_iterator(); i++)：这一行通过遍历指定目录 base_dir 中的文件和子目录来实现。
if (boost::filesystem::is_directory(i->status()))：在循环中，对于每个目录项，首先检查是否是一个目录。如果是目录，则递归调用 loadData 函数，加载子目录中的数据。
if (boost::filesystem::is_regular_file(i->status()) && boost::filesystem::extension(i->path()) == ".pcd")：对于每个文件项，检查是否是一个常规文件且是否是以 ".pcd" 为扩展名的文件。
vfh_model m;：在满足条件的情况下，创建一个名为 m 的 vfh_model 对象，用于存储加载的模型数据。
std::string str = i->path().string();：获取当前文件的路径并将其转换为 std::string 类型。
if (!checkVFH(str))：调用 checkVFH 函数检查是否存在与当前文件相关联的 VFH（Viewpoint Feature Histogram）文件。如果不存在，将生成该文件。
str.replace(str.find(".pcd"), 4, "_vfh.pcd");：将当前文件的扩展名从 ".pcd" 替换为 "_vfh.pcd"，以获取相关的 VFH 文件路径。
if (!boost::filesystem::exists(str))：检查生成的 VFH 文件是否已经存在，如果不存在，则执行以下操作。
pcl::PointCloud<pcl::VFHSignature308> signature;：声明一个 pcl::PointCloud 类型的对象 signature，用于存储 VFH 特征。
estimate_VFH(i->path().string(), signature);：调用 estimate_VFH 函数计算当前文件的 VFH 特征。
pcl::io::savePCDFile(str, signature);：将计算得到的 VFH 特征保存到生成的 VFH 文件中。
if (loadHist(i->path().string(), m))：尝试加载当前文件的直方图数据到 m 中。
models.push_back(m);：将加载的模型数据 m 添加到 models 向量中。
std::cout << m.first << std::endl;：打印加载的模型的第一个元素到控制台。

关于参数设置和影响：

base_dir 参数用于指定要加载数据的基本目录。
models 参数用于存储加载的数据模型。
修改 base_dir 可以改变加载数据的根目录。
修改 models 可以改变加载的数据存储方式，例如，可以将加载的模型数据存储到其他容器或者进行其他处理。

void visualize(int argc, char** argv, int k, double thresh, std::vector<vfh_model> models, flann::Matrix<int> k_indices, flann::Matrix<float> k_distances)
{
    // Load the results
    pcl::visualization::PCLVisualizer p(argc, argv, "VFH Cluster Classifier");
    int y_s = (int)floor(sqrt((double)k));
    int x_s = y_s + (int)ceil((k / (double)y_s) - y_s);
    double x_step = (double)(1 / (double)x_s);
    double y_step = (double)(1 / (double)y_s);
    pcl::console::print_highlight("Preparing to load ");
    pcl::console::print_value("%d", k);
    pcl::console::print_info(" files (");
    pcl::console::print_value("%d", x_s);
    pcl::console::print_info("x");
    pcl::console::print_value("%d", y_s);
    pcl::console::print_info(" / ");
    pcl::console::print_value("%f", x_step);
    pcl::console::print_info("x");
    pcl::console::print_value("%f", y_step);
    pcl::console::print_info(")\n");

    int viewport = 0, l = 0, m = 0;
    for (int i = 0; i < k; ++i)
    {
        std::string cloud_name = models.at(k_indices[0][i]).first;

        boost::replace_last(cloud_name, "_vfh", "");

        p.createViewPort(l * x_step, m * y_step, (l + 1) * x_step, (m + 1) * y_step, viewport);
        l++;
        if (l >= x_s)
        {
            l = 0;
            m++;
        }

        pcl::PCLPointCloud2 cloud;
        pcl::console::print_highlight(stderr, "Loading "); pcl::console::print_value(stderr, "%s ", cloud_name.c_str());
        if (pcl::io::loadPCDFile(cloud_name, cloud) == -1)
            break;

        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_xyz;
        pcl::fromPCLPointCloud2(cloud, cloud_xyz);

        if (cloud_xyz.points.size() == 0)
            break;

        pcl::console::print_info("[done, ");
        pcl::console::print_value("%d", (int)cloud_xyz.points.size());
        pcl::console::print_info(" points]\n");
        pcl::console::print_info("Available dimensions: ");
        pcl::console::print_value("%s\n", pcl::getFieldsList(cloud).c_str());

        Eigen::Vector4f centroid;
        pcl::compute3DCentroid(cloud_xyz, centroid);
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz_demean(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        pcl::demeanPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud_xyz, centroid, *cloud_xyz_demean);
        p.addPointCloud(cloud_xyz_demean, cloud_name, viewport);

        std::stringstream ss;
        ss << k_distances[0][i];
        if (k_distances[0][i] > thresh)
        {
            p.addText(ss.str(), 20, 30, 1, 0, 0, ss.str(), viewport);

            pcl::PointXYZ min_p, max_p;
            pcl::getMinMax3D(*cloud_xyz_demean, min_p, max_p);
            std::stringstream line_name;
            line_name << "line_" << i;
            p.addLine(min_p, max_p, 1, 0, 0, line_name.str(), viewport);
            p.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 5, line_name.str(), viewport);
        }
        else
            p.addText(ss.str(), 20, 30, 0, 1, 0, ss.str(), viewport);

        p.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE, 18, ss.str(), viewport);

        p.addText(cloud_name, 20, 10, cloud_name, viewport);
    }

    p.addCoordinateSystem(0.1, "global", 0);

    p.spin();
}

这段代码是一个PCL（Point Cloud Library）程序，用于可视化点云匹配结果。通过VFH（Viewpoint Feature Histogram）特征模型与已知模型数据库的匹配，选出k个最相似的模型，并在一个PCLVisualizer窗口中可视化显示。

代码参数如下：

argc，argv：命令行参数的数量和值，用于初始化PCLVisualizer。
k：要显示的最相似模型的数量。
thresh：距离阈值，用于决定是否在模型上绘制文本和线条。
models：一个结构体vector，包含数据库中所有模型的名称和对应的VFH特征。
k_indices：FLANN库输出的最近邻索引，这里表示最相似模型的索引。
k_distances：FLANN库输出的最近邻距离，表示每个最相似模型与查询模型的距离。

代码逻辑如下：

初始化PCLVisualizer对象p。
根据k的值计算可视化窗口网格的大小（x_s，y_s）和步长（x_step，y_step）。
循环k次，每次处理一个最相似的模型：
- 获取模型名称并加载对应的点云文件。
- 创建一个新的视图端口，用于显示当前模型的点云。
- 将加载的点云转换为PointXYZ类型，并居中处理。
- 将处理过的点云添加到对应的视图端口中。
- 如果当前模型与查询模型的距离大于thresh阈值，则在视图端口中添加一条红色线段和红色文本。否则，添加绿色文本。
- 设置文本的字体大小。
- 添加模型的名称作为文本。
在可视化窗口中添加一个全局坐标系。
启动可视化并等待用户交互。

调整参数会产生以下影响：

k的值会改变显示的模型数量。如果k太大，窗口中的模型可能会太密集，难以查看；如果k太小，可能无法显示足够的匹配结果。
thresh阈值会影响哪些模型会在视图端口中被突出显示。阈值太大，可能会有过多的模型被突出显示；阈值太小，则可能没有模型被突出显示。
models、k_indices、k_distances是根据点云匹配结果提供的，通常不会手动调整，但如果匹配算法或数据发生变化，这些值也会相应变化，影响可视化结果。

请注意，代码中可能会有错误处理不足（如在加载点云失败后直接使用break退出循环），在实际使用中可能需要更健壮的错误处理机制。此外，这段代码假定了k_indices和k_distances有足够的结果来支持k个最相似模型的显示，这在实际应用中可能需要确保。

inline void nearestKSearch(flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> >& index, const vfh_model& model,
    int k, flann::Matrix<int>& indices, flann::Matrix<float>& distances)
{
    flann::Matrix<float> p = flann::Matrix<float>(new float[model.second.size()], 1, model.second.size());
    memcpy(&p.ptr()[0], &model.second[0], p.cols * p.rows * sizeof(float));

    indices = flann::Matrix<int>(new int[k], 1, k);
    distances = flann::Matrix<float>(new float[k], 1, k);
    index.knnSearch(p, indices, distances, k, flann::SearchParams(512));
    delete[] p.ptr();
}

inline void nearestKSearch(flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> >& index, const vfh_model& model, int k, flann::Matrix<int>& indices, flann::Matrix<float>& distances): 这是函数的声明，它接受一个FLANN索引（index）、一个包含模型数据的结构体（model）、一个整数k（指定要搜索的最近邻的数量）、两个用于存储搜索结果的矩阵indices和distances。
flann::Matrix<float> p = flann::Matrix<float>(new float[model.second.size()], 1, model.second.size());: 在这一行中，创建了一个flann::Matrix<float>对象p，用于存储模型数据。这里使用new分配了一块内存来存储模型数据，其大小为model.second.size()个float元素。这个model参数似乎是一个结构体，其中的.second成员存储了模型数据。
memcpy(&p.ptr()[0], &model.second[0], p.cols * p.rows * sizeof(float));: 这一行通过memcpy函数将模型数据从model结构体中的.second成员复制到了矩阵p中。这样做是为了将数据转换为FLANN库中使用的矩阵格式。
indices = flann::Matrix<int>(new int[k], 1, k);: 这里创建了一个flann::Matrix<int>对象indices，用于存储搜索结果中的最近邻的索引。同样使用new分配了一块大小为k的内存来存储索引。
distances = flann::Matrix<float>(new float[k], 1, k);: 这里创建了一个flann::Matrix<float>对象distances，用于存储搜索结果中最近邻的距离。同样使用new分配了一块大小为k的内存来存储距离。
index.knnSearch(p, indices, distances, k, flann::SearchParams(512));: 这一行调用了FLANN库中的knnSearch函数来执行最近邻搜索。它传递了模型数据矩阵p、最近邻的索引矩阵indices、最近邻的距离矩阵distances、要搜索的最近邻数量k，以及一些搜索参数（例如，flann::SearchParams(512)，这可能是一个搜索参数对象，但具体的含义取决于FLANN库的文档或者实现）。
delete[] p.ptr();: 最后，释放了先前为模型数据分配的内存。

参数的设置和影响：

index: 这是一个FLANN索引对象，用于加速最近邻搜索。
model: 包含模型数据的结构体或类对象。
k: 指定要搜索的最近邻的数量。
indices: 用于存储最近邻的索引的矩阵。
distances: 用于存储最近邻的距离的矩阵。
flann::SearchParams(512): 这可能是一个FLANN库中的搜索参数对象，其具体含义需要查阅FLANN库的文档来确定。

根据FLANN库的实现和所处理的数据类型，不同的参数设置可能会影响搜索的速度、准确性和内存占用等方面。

#include "recognize_objects.h"

int main(int argc, char** argv)
{
	int k = 6;
	double thresh = DBL_MAX;
	std::string model_dir = "vfh_training_data";
	std::string inputname = "pcd/pig_view1.pcd";
	std::vector<vfh_model> models;
	flann::Matrix<int> k_indices;
	flann::Matrix<float> k_distances;

	vfh_model histogram;
	std::string str = inputname;
	if (!checkVFH(inputname))
	{
		pcl::PointCloud <pcl::VFHSignature308> signature;
		estimate_VFH(str, signature);
		str.replace(str.find(".pcd"), 4, "_vfh.pcd");
		pcl::io::savePCDFile(str, signature);
	}
	if (!loadHist(str, histogram))
	{
		pcl::console::print_error("Cannot load test file %s\n", inputname);
		return (-1);
	}
	loadData(model_dir, models);
	flann::Matrix<float> data(new float[models.size() * models[0].second.size()], models.size(), models[0].second.size());

	for (size_t i = 0; i < data.rows; ++i)
		for (size_t j = 0; j < data.cols; ++j)
			data[i][j] = models[i].second[j];
	flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> > index(data, flann::LinearIndexParams());
	index.buildIndex();
	nearestKSearch(index, histogram, k, k_indices, k_distances);
	std::cout << "The closest " << k << " neighbors for " << inputname << " are: " << std::endl;
	for (int i = 0; i < k; ++i)
		pcl::console::print_info("    %d - %s (%d) with a distance of: %f\n",
			i, models.at(k_indices[0][i]).first.c_str(), k_indices[0][i], k_distances[0][i]);
	visualize(argc, argv, k, thresh, models, k_indices, k_distances);

	return 0;
}

int k = 6;: 定义了用于最近邻搜索的邻居数量，这里设置为6。
double thresh = DBL_MAX;: 定义了阈值，默认为DBL_MAX，表示没有特定的距离阈值。
std::string model_dir = "vfh_training_data";: 定义了存储训练模型数据的目录，默认为"vfh_training_data"。
std::string inputname = "pcd/pig_view1.pcd";: 定义了输入点云文件的路径，默认为"pcd/pig_view1.pcd"。
std::vector<vfh_model> models;: 定义了存储训练模型的容器。
flann::Matrix<int> k_indices;: 定义了一个矩阵，用于存储最近邻的索引。
flann::Matrix<float> k_distances;: 定义了一个矩阵，用于存储最近邻的距离。
vfh_model histogram;: 定义了一个VFH特征模型，用于存储输入点云的VFH特征。
std::string str = inputname;: 将输入文件路径赋给str，用于后续的文件处理。
if (!checkVFH(inputname)) { /* ... */ }: 如果输入点云文件的VFH特征不存在，则通过estimate_VFH函数计算VFH特征并保存到文件中。
if (!loadHist(str, histogram)) { /* ... */ }: 如果加载VFH特征失败，则输出错误信息并返回。
loadData(model_dir, models);: 加载训练数据，将训练模型的VFH特征存储到models容器中。
flann::Matrix<float> data(new float[models.size() * models[0].second.size()], models.size(), models[0].second.size());: 创建一个矩阵data，用于存储训练模型的VFH特征数据。
for (size_t i = 0; i < data.rows; ++i) for (size_t j = 0; j < data.cols; ++j) data[i][j] = models[i].second[j];: 将训练模型的VFH特征数据填充到矩阵data中。
flann::Index<flann::ChiSquareDistance<float> > index(data, flann::LinearIndexParams());: 使用FLANN库创建索引结构，采用卡方距离（ChiSquareDistance）作为距离度量。
index.buildIndex();: 建立FLANN索引，以加速最近邻搜索。
nearestKSearch(index, histogram, k, k_indices, k_distances);: 调用先前解析的nearestKSearch函数，搜索输入VFH特征的最近邻。
输出最近邻的信息到控制台。
visualize(argc, argv, k, thresh, models, k_indices, k_distances);: 调用一个名为visualize的函数，可能用于可视化结果，传递了一些参数，包括阈值、训练模型、最近邻的索引和距离等。

这段代码的参数设置主要包括最近邻的数量k、阈值thresh、模型目录model_dir、输入点云文件路径inputname等。影响主要体现在最近邻搜索的准确性和速度上，以及可视化函数中的可视化效果。在调用FLANN库的函数时，距离度量的选择、搜索参数的设置等也会影响搜索结果的质量和性能。