特征描述子的理解（pfh,fpfh,short）

    为什么要特征描述子？因为用点特征描述的（法线、曲率等）只能是用少部分的参数来代表一段几何区域，描述参数太少。所以通过参数化 查询点和领域点的空间差异 形成了特征描述子。

PFH:

该方法是使用 一对点 通过局部坐标系来建立对应的关系的（因为是一对点，所以具有一定的抗干扰性，比如抗旋转）  ，但是对法线计算的准确性的依赖比较大。

 

将（x,x,x）看作空间的点 ，最后做投票选择，最后在展开。 （pcl 源码将f1,f2,f3归一化后放入直方图，好像还用到了哈希表存储。）

这里注意的是它的复杂度是 O（nk*k）;

FPFH:

 这里要计算FPFH值，权重是距离的倒数，pcl中weightPointSPFHSignature函数；这里将每个维度分开 进行投票统计；

SHORT：

这个的代码实现要比上面两个要复杂，简单看看大概的操作：

1.首先要建立局部坐标系（以查询点+r领域）（使用pca计算，在表示法线的正反的时候，用了一个小trick，有兴趣的可以看代码和论文）

2.对 r领域进行划分 成32格区域，并计算每个区域的特征

3.最后要有一个边界插值的处理 很麻烦（道理简单 硬阈值不够抗噪声干扰，软阈值比较好）

 就这么多了，自己也写不出来源码，智能看看pcl的实现了！