本文主要是介绍PCL中PFH、FPFH理论，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
基本概述
快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms,FPFH）是一种基于点及其邻域点之间法向夹角、点间连线夹角关系的特征描述子，是一种由点特征直方图（Point feature Histograms，PFH）改进的算法，保留了PFH中对点描述的主要几何特性，并将计算复杂度从O(nk^2)降低到O(nk)，其中n为点云数据中点的个数，k为每个点的邻域包含的点的个数。
PFH特征描述子
PFH描述子通过参数化查询点与邻域点之间的空间差异，形成一个多维直方图对点的k邻域几何属性进行描述。直方图所在的高维超空间为特征表示提供了一个可度量的信息空间，对点云对应曲面的6维姿态来说它具有不变性，并且在不同的采样密度或邻域噪音等级下具有鲁棒性。点特征直方图（PFH）表示法是基于点与其k邻域之间的关系以及它们的估计法线，它考虑法线方向之间所有的相互作用，试图捕获最好的样本表面变化情况，以描述样本的几何特征。因此，表面法线估计的质量对PFH来讲是一个重要的因素。PFH的计算原理如图1所示，对于空间中任意一点Dq(用红色标注)，D1~D5是Dq以为中心，半径为r内的邻域点。为描述任意两点Ds、Dt及点对应法线之间的关系，需要以其中一个点为原点建立局部坐标系，如图2所示，以Ds点为例，局部坐标系的建立过程如下：
（1）以点Ds的法向量Ns作为为局部坐标系的U轴；
（2）构建Ds指向Dr的向量并与U轴确定一个平面，找到过Ds且与平面垂线的向量作为V轴，即
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