我正在做一个楼梯识别项目，它结合了点 Cloud 库（PCL）和svmlight . 现在，我能够使用快速点特征直方图（FPFH）对点 Cloud 进行分割，聚类和提取特征 .
问题是：如何将FPFH结果（许多FPFHSignature33，即每个点的特征 Cloud 内容33直方图）转换为特征向量，该特征向量可以作为svmlight的输入？
我知道我需要为pos或neg样本标记“1”或“-1”，但每个数据的特征向量或值如何？我完全糊涂了 .
任何建议或提示表示赞赏！谢谢！
您可能需要一个全局特征描述符，如VFH或CVFH . 以下是一些有用的资源：
3D Descriptors for Object and Category Recognition: a Comparative Evaluation .
Tutorial: Point Cloud Library: Three-Dimensional Object Recognition and 6 DOF Pose Estimation .
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您可能需要一个全局特征描述符，如VFH或CVFH . 以下是一些有用的资源：
3D Descriptors for Object and Category Recognition: a Comparative Evaluation .
Tutorial: Point Cloud Library: Three-Dimensional Object Recognition and 6 DOF Pose Estimation .