PPF 3D模型匹配OpenCV的C++

我開發一個應用程序：

7個讀取模型文件和火車一PPF 3D檢測;
讀取場景文件並嘗試與探測器匹配;
將結果存儲在文件中（可視化檢索）。

我是繼OpenCV tutorial，但也有我不理解甚至是閱讀documentation幾件事情：

的detector.match（）商店上結果的姿勢在現場模型。但據我瞭解，構成是模型的位置和方向，但我怎麼知道哪個模型是？
當我打印第一個結果的姿勢時，它給了我一個4x4的表格，其上有浮點值。我在哪裏可以找到他們的意思？
仍然在姿勢打印，它給了我模型索引這首先，我認爲這是我用來訓練探測器的模型的數量。問題是：我用7個模型來訓練探測器，第一個結果給我「Pose to Model Index 12」。所以我認爲這是模型描述索引，因爲它在 Drost（2012）。但如果它真的是模型描述索引，我怎麼知道這個索引屬於哪個模型？
根據教程，使用transformPCPose並將其寫入PLY文件將給出匹配的視覺結果，但 documentation表示它返回一個4x4姿態矩陣，但我仍在打印它，它會給我一個奇怪的圖像超過16個頂點，所以我不明白教程在做什麼。我如何將可視化結果寫入像教程那樣的文件？

我也讀過ICP用來糾正任何姿勢錯誤，但是使用沒有ICP的PPF會給出可接受的結果。無論如何，我試圖使用ICP，但它總是給我「錯誤的參數錯誤」。

我使用的代碼波紋管寫着：

void computer_vision_3d(string in_path) 
{ 
    Mat files_clouds[NUM_OF_FILES];         // > Stores the point cloud of all objects 
    Mat scene_cloud;            // > Stores the scene point cloud 
    ppf_match_3d::PPF3DDetector 
     detector(RELATIVE_SAMPLING_STEP, RELATIVE_DISTANCE_STEP); // > Matches the model with the scene 
    vector<Pose3DPtr> results;          // > Stores the results of the processing 

     // ! Phase 1 - Train Model 
    scene_cloud = loadPLYSimple(DEFAULT_SCENE_PATH.c_str(), PARAM_NORMALS); 
    for(int i = 0; i < NUM_OF_FILES; i++) 
    { 
      // . Init Point Cloud 
     string file_path = DEFAULT_OBJECT_PATH + to_string(i) + ".ply"; 
     files_clouds[i] = loadPLYSimple(file_path.c_str(), PARAM_NORMALS); 

      // . Train Model 
     detector.trainModel(files_clouds[i]); 
    } 

     // ! Phase 2 - Detect from scene 
    detector.match(scene_cloud, results, 
       RELATIVE_SCENE_SAMPLE_STEP, RELATIVE_SCENE_DISTANCE); 

     // ! Phase 3 - Results 
    if(results.size() > 0) 
    { 
     Pose3DPtr result = results[0]; 
     result->printPose(); 

      // ! Transforms the point cloud to the model pose 
     for(int i = 0; i < NUM_OF_FILES; i++) 
     { 
      Mat pct = transformPCPose(files_clouds[i], result->pose); 
      string f_name = "match" + to_string(i) + ".ply"; 
      writePLY(pct, f_name.c_str()); 
     } 
    } 

}

其中一個模型，場景和結果：

Figure 1 One of the seven models
圖1 - 一個七個模型。

Figure 2 The scene
圖2場景。

Figure 3 The weird result
圖3 - 奇怪的結果。