点云计算机视觉的检索式怎么写

点云计算机视觉的检索式需要根据具体的任务和数据集来设计，一般包括以下几个方面：

1. 特征提取：根据任务需求选择适当的特征提取方法，比如点云的局部特征提取、全局特征提取等。

2. 特征匹配：将待检索点云数据的特征与数据库中的特征进行匹配，比如使用点云配准算法，如ICP、NDT等。

3. 相似度计算：根据匹配结果计算待检索点云数据与数据库中每个点云数据的相似度，比如使用欧氏距离、余弦相似度、点云重心距离等。

4. 检索排序：根据相似度从大到小对数据库中的点云数据进行排序，选取相似度最高的几个数据作为检索结果。

综上所述，点云计算机视觉的检索式需要综合考虑特征提取、特征匹配、相似度计算和检索排序等方面的因素，设计出适合具体任务和数据集的检索式。