Spec-Zone.ru › PointCloudLibrary

Класс GaussianKernel объединяет все методы для вычисления, свёртки, сглаживания и вычисления градиентов изображения с помощью ядра Гаусса. Подробнее...

#include <pcl/common/gaussian.h>

tr>

Общедоступные функции-члены

void compute (float sigma, Eigen::VectorXf &kernel, unsigned kernel_width=MAX_KERNEL_WIDTH) const
Вычисляет ядро Гаусса и производную, соответствующие sigma. Подробнее...
void compute (float sigma, Eigen::VectorXf &kernel, Eigen::VectorXf &derivative, unsigned kernel_width=MAX_KERNEL_WIDTH) const
Вычисляет ядро Гаусса и производную, соответствующие sigma. Подробнее...
void convolveRows (const pcl::PointCloud< float > &input, const Eigen::VectorXf &kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку строк изображения с плавающей точкой заданным ядром. Подробнее...
template<typename PointT >
void convolveRows (const pcl::PointCloud< PointT > &input, std::function< float(const PointT &p)> field_accessor, const Eigen::VectorXf &kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку строк изображения с плавающей точкой заданным ядром. Подробнее...
void convolveCols (const pcl::PointCloud< float > &input, const Eigen::VectorXf &kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку столбцов изображения с плавающей точкой заданным ядром. Подробнее...
template<typename PointT >
void convolveCols (const pcl::PointCloud< PointT > &input, std::function< float(const PointT &p)> field_accessor, const Eigen::VectorXf &kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку столбцов изображения с плавающей точкой заданным ядром. Подробнее...
void convolve (const pcl::PointCloud< float > &input, const Eigen::VectorXf &horiz_kernel, const Eigen::VectorXf &vert_kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку изображения с плавающей точкой по двум направлениям. Подробнее...
template<typename PointT >
void convolve (const pcl::PointCloud< PointT > &input, std::function< float(const PointT &p)> field_accessor, const Eigen::VectorXf &horiz_kernel, const Eigen::VectorXf &vert_kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Выполняет свёртку изображения с плавающей точкой по двум направлениям. Подробнее...
void computeGradients (const pcl::PointCloud< float > &input, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel_derivative, pcl::PointCloud< float > &grad_x, pcl::PointCloud< float > &grad_y) const
Вычисляет градиенты изображения с плавающей точкой с использованием ядра Гаусса и его производной. Подробнее...
template<typename PointT >
void computeGradients (const pcl::PointCloud< PointT > &input, std::function< float(const PointT &p)> field_accessor, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel_derivative, pcl::PointCloud< float > &grad_x, pcl::PointCloud< float > &grad_y) const
Вычисляет градиенты изображения с плавающей точкой с использованием ядра Гаусса и его производной. Подробнее...
void smooth (const pcl::PointCloud< float > &input, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Сглаживает изображение с помощью ядра Гаусса. Подробнее...
template<typename PointT >
void smooth (const pcl::PointCloud< PointT > &input, std::function< float(const PointT &p)> field_accessor, const Eigen::VectorXf &gaussian_kernel, pcl::PointCloud< float > &output) const
Сглаживает изображение с помощью ядра Гаусса. Подробнее...

Общедоступные статические атрибуты

static const unsigned MAX_KERNEL_WIDTH = 71

Подробное описание

Класс GaussianKernel объединяет все методы для вычисления, свёртки, сглаживания и вычисления градиентов изображения с помощью ядра Гаусса.

Изображение хранится в элементе интенсивности точки, RGB-значении или другом поле облака точек.

Автор
Nizar Sallem

Определено в строке 57 файла gaussian.h.

Документация функций-членов

compute() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::compute ( float sigma,
Eigen::VectorXf & kernel,
Eigen::VectorXf & derivative,
unsigned kernel_width = MAX_KERNEL_WIDTH
) const

Вычисляет ядро Гаусса и производную, соответствующие sigma.

Ширина ядра и производной корректируется соответствующим образом.

Параметры
[in] sigma
[out] kernel вычисленное ядро Гаусса
[out] derivative вычисленная производная ядра
[in] kernel_width верхняя граница требуемой ширины ядра
Исключения
pcl::KernelWidthTooSmallException

compute() [2/2]

void pcl::GaussianKernel::compute ( float sigma,
Eigen::VectorXf & kernel,
unsigned kernel_width = MAX_KERNEL_WIDTH
) const

Вычисляет ядро Гаусса и производную, соответствующие sigma.

Ширина ядра и производной корректируется соответствующим образом.

Параметры
[in] sigma
[out] kernel вычисленное ядро Гаусса
[in] kernel_width верхняя граница требуемой ширины ядра
Исключения
pcl::KernelWidthTooSmallException

computeGradients() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::computeGradients ( const pcl::PointCloud< float > & input,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel_derivative,
pcl::PointCloud< float > & grad_x,
pcl::PointCloud< float > & grad_y
) const
inline

Вычисляет градиенты изображения с плавающей точкой с использованием ядра Гаусса и его производной.

Параметры
[in] input изображение, для которого вычисляются градиенты
[in] gaussian_kernel используемое ядро Гаусса
[in] gaussian_kernel_derivative соответствующая производная
[out] grad_x градиент вдоль направления X
[out] grad_y градиент вдоль направления Y
Примечание
Если размер output недостаточен для input, то есть output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет приведён к размеру input.

Определено в строке 195 файла gaussian.h.

computeGradients() [2/2]

template<typename PointT >
void pcl::GaussianKernel::computeGradients ( const pcl::PointCloud< PointT > & input,
std::function< float(const PointT &p)> field_accessor,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel_derivative,
pcl::PointCloud< float > & grad_x,
pcl::PointCloud< float > & grad_y
) const
inline

Вычисляет градиенты изображения с плавающей точкой с использованием ядра Гаусса и его производной.

Параметры
[in] input изображение, для которого вычисляются градиенты
[in] field_accessor аксессор поля
[in] gaussian_kernel используемое ядро Гаусса
[in] gaussian_kernel_derivative соответствующая производная
[out] grad_x градиент вдоль направления X
[out] grad_y градиент вдоль направления Y
Примечание
Если размер output недостаточен для input, то есть output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет приведён к размеру input.

Определено в строке 217 файла gaussian.h.

convolve() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::convolve ( const pcl::PointCloud< float > & input,
const Eigen::VectorXf & horiz_kernel,
const Eigen::VectorXf & vert_kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку изображения с плавающей точкой по двум направлениям.

Параметры
[in] horiz_kernel ядро для свёртки строк
[in] vert_kernel ядро для свёртки столбцов
[in] input изображение для свёртки
[out] output результат свёртки изображения
Примечание
Если размер output недостаточен для input, то есть output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет приведён к размеру input.

Определено в строке 149 файла gaussian.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::height и pcl::PointCloud< PointT >::width.

convolve() [2/2]

template<typename PointT >
void pcl::GaussianKernel::convolve ( const pcl::PointCloud< PointT > & input,
std::function< float(const PointT &p)> field_accessor,
const Eigen::VectorXf & horiz_kernel,
const Eigen::VectorXf & vert_kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку изображения с плавающей точкой по двум направлениям.

Параметры
[in] input изображение для свёртки
[in] field_accessor аксессор поля
[in] horiz_kernel ядро для свёртки строк
[in] vert_kernel ядро для свёртки столбцов
[out] output результат свёртки изображения
Примечание
Если размер output недостаточен для input, то есть output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет приведён к размеру input.

Определено в строке 171 файла gaussian.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::height и pcl::PointCloud< PointT >::width.

convolveCols() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::convolveCols ( const pcl::PointCloud< float > & input,
const Eigen::VectorXf & kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку столбцов изображения с плавающей точкой заданным ядром.

Параметры
[in] input изображение для свёртки
[in] kernel ядро свёртки
[out] output результат свёртки изображения
Примечание
Если размер output недостаточен для input, то есть output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет приведён к размеру input.

convolveCols() [2/2]

template<typename PointT >
void pcl::GaussianKernel::convolveCols ( const pcl::PointCloud< PointT > & input,
std::function< float(const PointT &p)> field_accessor,
const Eigen::VectorXf & kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку столбцов изображения с вещественными значениями заданным ядром.

Параметры
[in] input изображение для свёртки
[in] field_accessor аксессор поля
[in] kernel ядро свёртки
[out] output изображение после свёртки
Примечание
если размер output недостаточен для input, т. е. output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет изменён в соответствии с размерами input.

Определение находится в строке 82 файла gaussian.hpp.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::resize() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

convolveRows() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::convolveRows ( const pcl::PointCloud< float > & input,
const Eigen::VectorXf & kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку строк изображения с вещественными значениями заданным ядром.

Параметры
[in] kernel ядро свёртки
[in] input изображение для свёртки
[out] output изображение после свёртки
Примечание
если размер output недостаточен для input, т. е. output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет изменён в соответствии с размерами input.

convolveRows() [2/2]

template<typename PointT >
void pcl::GaussianKernel::convolveRows ( const pcl::PointCloud< PointT > & input,
std::function< float(const PointT &p)> field_accessor,
const Eigen::VectorXf & kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const

Выполняет свёртку строк изображения с вещественными значениями заданным ядром.

Параметры
[in] input изображение для свёртки
[in] field_accessor аксессор поля
[in] kernel ядро свёртки
[out] output изображение после свёртки
Примечание
если размер output недостаточен для input, т. е. output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет изменён в соответствии с размерами input.

Определение находится в строке 49 файла gaussian.hpp.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::resize() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

smooth() [1/2]

void pcl::GaussianKernel::smooth ( const pcl::PointCloud< float > & input,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const
inline

Сглаживает изображение с помощью гауссовского ядра.

Параметры
[in] input изображение
[in] gaussian_kernel используемое гауссовское ядро
[out] output сглаженное изображение
Примечание
если размер output недостаточен для input, т. е. output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет изменён в соответствии с размерами input.

Определение находится в строке 236 файла gaussian.h.

smooth() [2/2]

template<typename PointT >
void pcl::GaussianKernel::smooth ( const pcl::PointCloud< PointT > & input,
std::function< float(const PointT &p)> field_accessor,
const Eigen::VectorXf & gaussian_kernel,
pcl::PointCloud< float > & output
) const
inline

Сглаживает изображение с помощью гауссовского ядра.

Параметры
[in] input изображение
[in] field_accessor аксессор поля
[in] gaussian_kernel используемое гауссовское ядро
[out] output сглаженное изображение
Примечание
если размер output недостаточен для input, т. е. output.rows () < input.rows () или output.cols () < input.cols (), размер output будет изменён в соответствии с размерами input.

Определение находится в строке 252 файла gaussian.h.

Описание данных-членов

MAX_KERNEL_WIDTH

const unsigned pcl::GaussianKernel::MAX_KERNEL_WIDTH = 71
static

Определение находится в строке 61 файла gaussian.h.

Документация этого класса сгенерирована на основе следующих файлов:
  • pcl/common/gaussian.h
  • pcl/common/impl/gaussian.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_gaussian_kernel.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API