Extracción y coincidencia de características PCL (3): resolución de problemas de coincidencia de características

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Use la demostración en 2 para la coincidencia de funciones,

1. los métodos de puntos clave (método de extracción de puntos clave) utilizan la detección de esquinas Harris3D,
2. los tipos de descriptor (descripción del punto de característica) usan FPFH para
   ejecutar

   descriptor_kdtree.nearestKSearch(*source, i, k, k_indices, k_squared_distances);
   correspondences[i] = k_indices[0];
   

   Assertion failed: point_representation_->isValid (point) && "Invalid (NaN, Inf) point coordinates given to nearestKSearch!", file C:\pcl-1.9.1\kdtree\include\pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpp, line 136Error encontrado

Solución

1. Imprima el descriptor de características calculado y
   descubra que hay un punto nan

   printf("inf1");
   typename pcl::PointCloud<FeatureType>::iterator itr;
   for (itr = source->begin(); itr != source->end(); itr++)
   {
       std::cout << *itr << endl;
   }
   printf("inf2");
   
   (nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan)
   (1.43461, 0.68249, 7.00692, 5.67639, 0.586942, 14.6281, 1.97115, 50.7711, 13.3196, 2.07839, 1.84432, 0.0302716, 6.23244,5.27624, 2.1539, 10.8, 21.7394, 9.44449, 9.60597, 18.2812, 6.65871, 9.77746, 0.8217, 54.9463, 10.4616, 1.65747, 5.87402, 7.36899, 1.68395, 3.46515, 4.46561, 8.38836, 0.866902)
   ...    
   

2. Eliminar puntos nan