pcl::IterativeClosestPoint — PointCloudLibrary

IterativeClosestPoint предоставляет базовую реализацию алгоритма Iterative Closest Point. Подробнее...

#include <pcl/registration/icp.h>

Публичные типы
using	PointCloudSource = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSource
using	PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTarget
using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr
using	Ptr = shared_ptr< IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > >
using	Matrix4 = typename Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4
Публичные типы, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
using	Matrix4 = Eigen::Matrix< float, 4, 4 >
using	Ptr = shared_ptr< Registration< PointSource, PointTarget, float > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const Registration< PointSource, PointTarget, float > >
using	CorrespondenceRejectorPtr = pcl::registration::CorrespondenceRejector::Ptr
using	KdTree = pcl::search::KdTree< PointTarget >
using	KdTreePtr = typename KdTree::Ptr
using	KdTreeReciprocal = pcl::search::KdTree< PointSource >
using	KdTreeReciprocalPtr = typename KdTreeReciprocal::Ptr
using	PointCloudSource = pcl::PointCloud< PointSource >
using	PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr
using	PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr
using	PointCloudTarget = pcl::PointCloud< PointTarget >

using	PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr
using	PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr
using	PointRepresentationConstPtr = typename KdTree::PointRepresentationConstPtr
using	TransformationEstimation = typename pcl::registration::TransformationEstimation< PointSource, PointTarget, float >
using	TransformationEstimationPtr = typename TransformationEstimation::Ptr
using	TransformationEstimationConstPtr = typename TransformationEstimation::ConstPtr
using	CorrespondenceEstimation = pcl::registration::CorrespondenceEstimationBase< PointSource, PointTarget, float >
using	CorrespondenceEstimationPtr = typename CorrespondenceEstimation::Ptr
using	CorrespondenceEstimationConstPtr = typename CorrespondenceEstimation::ConstPtr
using	UpdateVisualizerCallbackSignature = void(const pcl::PointCloud< PointSource > &, const pcl::Indices &, const pcl::PointCloud< PointTarget > &, const pcl::Indices &)
	The callback signature to the function updating intermediate source point cloud position during it's registration to the target point cloud. More...
Public Types inherited from pcl::PCLBase< PointSource >
using	PointCloud = pcl::PointCloud< PointSource >
using	PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr
using	PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr

Общедоступные члены-функции
	IterativeClosestPoint ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	IterativeClosestPoint (const IterativeClosestPoint &)=delete
	Из-за того, что `convergence_criteria_` хранит ссылки на члены класса, сложно правильно реализовать операции копирования и перемещения. Подробнее...
	IterativeClosestPoint (IterativeClosestPoint &&)=delete
IterativeClosestPoint &	operator= (const IterativeClosestPoint &)=delete
IterativeClosestPoint &	operator= (IterativeClosestPoint &&)=delete
	~IterativeClosestPoint () override=default
	Пустой деструктор. Подробнее...
pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria< Scalar >::Ptr	getConvergeCriteria ()
	Возвращает указатель на DefaultConvergenceCriteria, используемый классом IterativeClosestPoint. Подробнее...
void	setInputSource (const PointCloudSourceConstPtr &cloud) override
	Предоставляет указатель на исходный источник (например, облако точек, которое мы хотим выровнять с целевым) Подробнее...
void	setInputTarget (const PointCloudTargetConstPtr &cloud) override
	Предоставляет указатель на целевой вход (например, облако точек, к которому мы хотим выровнять входной источник) Подробнее...
void	setUseReciprocalCorrespondences (bool use_reciprocal_correspondence)
	Установить, использовать ли взаимное соответствие или нет. Подробнее...
bool	getUseReciprocalCorrespondences () const
	Получить, используются ли взаимные соответствия или нет. Подробнее...
Общедоступные члены-функции, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
	Registration ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	~Registration () override=default
	деструктор. Подробнее...
void	setTransformationEstimation (const TransformationEstimationPtr &te)
	Предоставляет указатель на объект оценки преобразования. Подробнее...
void	setCorrespondenceEstimation (const CorrespondenceEstimationPtr &ce)
	Предоставляет указатель на объект оценки соответствия. Подробнее...
PointCloudSourceConstPtr const	getInputSource ()
	Получить указатель на целевой набор данных входных точек. Подробнее...

PointCloudTargetConstPtr const	getInputTarget ()
	Получить указатель на целевой набор данных входных точек. Подробнее...
void	setSearchMethodTarget (const KdTreePtr &tree, bool force_no_recompute=false)
	Указать указатель на объект поиска, используемый для поиска соответствий в целевом облаке. Подробнее...
KdTreePtr	getSearchMethodTarget () const
	Получить указатель на метод поиска, используемый для поиска соответствий в целевом облаке. Подробнее...
void	setSearchMethodSource (const KdTreeReciprocalPtr &tree, bool force_no_recompute=false)
	Указать указатель на объект поиска, используемый для поиска соответствий в облаке источника (обычно используется для поиска взаимных соответствий). Подробнее...
KdTreeReciprocalPtr	getSearchMethodSource () const
	Получить указатель на метод поиска, используемый для поиска соответствий в облаке источника. Подробнее...
Matrix4	getFinalTransformation ()
	Получить итоговую матрицу преобразования, вычисленную методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	getLastIncrementalTransformation ()
	Получить последнюю матрицу инкрементного преобразования, вычисленную методом регистрации. Подробнее...
void	setMaximumIterations (int nr_iterations)
	Установить максимальное количество итераций для внутренней оптимизации. Подробнее...
int	getMaximumIterations ()
	Получить максимальное количество итераций для внутренней оптимизации, заданное пользователем. Подробнее...
void	setRANSACIterations (int ransac_iterations)
	Установить количество итераций для RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACIterations ()
	Получить количество итераций для RANSAC, заданное пользователем. Подробнее...
void	setRANSACOutlierRejectionThreshold (double inlier_threshold)
	Установить порог расстояния для инлайнеров при внутреннем цикле удаления выбросов RANSAC. Подробнее...
double	getRANSACOutlierRejectionThreshold ()
	Получить порог расстояния для инлайнеров в цикле удаления выбросов, заданный пользователем. Подробнее...
void	setMaxCorrespondenceDistance (double distance_threshold)
	Установить максимальный порог расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> цели. Подробнее...

double	getMaxCorrespondenceDistance ()
	Получить максимальное пороговое значение расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> целевом. Подробнее...
void	setTransformationEpsilon (double epsilon)
	Установить эпсилон преобразования (максимальное разрешённое значение квадрата разницы в смещении между двумя последовательными преобразованиями), для того чтобы оптимизация считалась сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationEpsilon ()
	Получить эпсилон преобразования (максимальное разрешённое значение квадрата разницы в смещении между двумя последовательными преобразованиями), установленный пользователем. Подробнее...
void	setTransformationRotationEpsilon (double epsilon)
	Установить эпсилон поворота преобразования (максимально допустимое различие в угле поворота между двумя последовательными преобразованиями), для того чтобы оптимизация считалась сошедшейся к окончательному решению. Подробнее...
double	getTransformationRotationEpsilon ()
	Получить эпсилон поворота преобразования (максимально допустимое различие между двумя последовательными преобразованиями), установленный пользователем (эпсилон — это cos(угол) в представлении оси-угла). Подробнее...
void	setEuclideanFitnessEpsilon (double epsilon)
	Установить максимальную допустимую эвклидову ошибку между двумя последовательными шагами в цикле ICP, прежде чем алгоритм считается сошедшимся. Подробнее...
double	getEuclideanFitnessEpsilon ()
	Получить максимальную допустимую ошибку расстояния, прежде чем алгоритм будет считаться сошедшимся, установленную пользователем. Подробнее...
void	setPointRepresentation (const PointRepresentationConstPtr &point_representation)
	Предоставьте указатель на объект PointRepresentation, который будет использоваться при сравнении точек. Подробнее...
bool	registerVisualizationCallback (std::function< UpdateVisualizerCallbackSignature > &visualizerCallback)
	Зарегистрировать пользовательскую функцию обратного вызова, которая будет вызываться из потока регистрации для обновления облака точек, полученного после каждой итерации. Подробнее...
double	getFitnessScore (double max_range=std::numeric_limits< double >::max())
	Получить оценку эвклидовой функции (например, среднее значение квадратов расстояний от источника до целевого) Подробнее...
double	getFitnessScore (const std::vector< float > &distances_a, const std::vector< float > &distances_b)
	Получить оценку эвклидовой функции (например, среднее значение квадратов расстояний от источника до целевого) из двух наборов расстояний соответствия (расстояния между точками источника и целевого) Подробнее...
bool	hasConverged () const
	Возвратить состояние сходимости после последнего запуска выравнивания. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output)
	Вызвать алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованный источник (ввод) как вывод. Подробнее...
void	align (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)

	Вызовите алгоритм регистрации, который оценивает преобразование и возвращает преобразованный источник (входные данные) как выходные данные. Подробнее...
const std::string &	getClassName () const
	Метод получения имени абстрактного класса. Подробнее...
bool	initCompute ()
	Инициализация внутренней вычисления. Подробнее...
bool	initComputeReciprocal ()
	Внутренние вычисления, когда требуется взаимный поиск. Подробнее...
void	addCorrespondenceRejector (const CorrespondenceRejectorPtr &rejector)
	Добавить новый отбрасыватель соответствий в список. Подробнее...
std::vector< CorrespondenceRejectorPtr >	getCorrespondenceRejectors ()
	Получить список отбрасывателей соответствий. Подробнее...
bool	removeCorrespondenceRejector (unsigned int i)
	Удалить i-ый отбрасыватель соответствий из списка. Подробнее...
void	clearCorrespondenceRejectors ()
	Очистить список отбрасывателей соответствий. Подробнее...
Общедоступные методы, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
	PCLBase ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	PCLBase (const PCLBase &base)
	Конструктор копирования. Подробнее...
virtual	~PCLBase ()=default
	Деструктор. Подробнее...
virtual void	setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud)
	Предоставьте указатель на входной набор данных. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const
	Получить указатель на входной облако точек. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...

virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (std::size_t row_start, std::size_t col_start, std::size_t nb_rows, std::size_t nb_cols)
	Установите индексы для точек, лежащих в области интереса облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	getIndices ()
	Получить указатель на вектор индексов, используемых. Подробнее...
IndicesConstPtr const	getIndices () const
	Получить указатель на вектор индексов, используемых. Подробнее...
const PointSource &	operator[] (std::size_t pos) const
	Переопределение оператора PointCloud[] для сокращения кода. Подробнее...

Общедоступные атрибуты
pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria< Scalar >::Ptr	convergence_criteria_

Защищённые члены функций
virtual void	transformCloud (const PointCloudSource &input, PointCloudSource &output, const Matrix4 &transform)
	Применяет жёсткое преобразование к заданному набору данных. Подробнее...
void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess) override
	Метод вычисления жёсткого преобразования с начальным приближением. Подробнее...
virtual void	determineRequiredBlobData ()
	Просматривает оценщики и отбрасыватели и определяет, нужно ли вызывать их методы установки блобов. Подробнее...
Защищённые члены функций, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
bool	searchForNeighbors (const PointCloudSource &cloud, int index, pcl::Indices &indices, std::vector< float > &distances)
	Поиск ближайшего соседа заданной точки. Подробнее...
virtual void	computeTransformation (PointCloudSource &output, const Matrix4 &guess)=0
	Абстрактный метод вычисления преобразования с начальным приближением. Подробнее...
Защищённые члены функций, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
bool	initCompute ()
	Этот метод должен вызываться перед началом фактического вычисления. Подробнее...
bool	deinitCompute ()
	Этот метод должен вызываться после завершения фактического вычисления. Подробнее...

Защищенные атрибуты
std::size_t	x_idx_offset_
	Смещение полей XYZ. Подробнее...
std::size_t	y_idx_offset_
std::size_t	z_idx_offset_
std::size_t	nx_idx_offset_
	Смещение полей Normal. Подробнее...
std::size_t	ny_idx_offset_
std::size_t	nz_idx_offset_
bool	use_reciprocal_correspondence_
	Тип соответствия, используемый для оценки соответствия. Подробнее...
bool	source_has_normals_
	Внутренняя проверка, есть ли нормали в исходном наборе данных. Подробнее...
bool	target_has_normals_
	Внутренняя проверка, есть ли нормали в целевом наборе данных. Подробнее...
bool	need_source_blob_
	Проверка необходимости различных данных для оценок и исключения. Подробнее...
bool	need_target_blob_
Защищенные атрибуты, унаследованные от pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >
std::string	reg_name_
	Имя метода регистрации. Подробнее...
KdTreePtr	tree_
	Указатель на объект пространственного поиска. Подробнее...
KdTreeReciprocalPtr	tree_reciprocal_
	Указатель на объект пространственного поиска для исходного набора данных. Подробнее...
int	nr_iterations_
	Количество итераций, выполненных внутренней оптимизацией (внутреннее использование). Подробнее...
int	max_iterations_
	Максимальное количество итераций внутренней оптимизации. Подробнее...
int	ransac_iterations_
	Количество итераций RANSAC. Подробнее...
PointCloudTargetConstPtr	target_
	Целевой входной набор точек. Подробнее...
Matrix4	final_transformation_

	Конечная матрица преобразования, оценённая методом регистрации после N итераций. Подробнее...
Matrix4	transformation_
	Матрица преобразования, оценённая методом регистрации. Подробнее...
Matrix4	previous_transformation_
	Предыдущая матрица преобразования, оценённая методом регистрации (используется внутри). Подробнее...
double	transformation_epsilon_
	Максимальное различие между двумя последовательными преобразованиями для определения сходимости (определяется пользователем). Подробнее...
double	transformation_rotation_epsilon_
	Максимальное различие в повороте между двумя последовательными преобразованиями для определения сходимости (определяется пользователем). Подробнее...
double	euclidean_fitness_epsilon_
	Максимальная разрешённая евклидова ошибка между двумя последовательными шагами в цикле ICP, прежде чем алгоритм считается сошедшимся. Подробнее...
double	corr_dist_threshold_
	Максимальное пороговое значение расстояния между двумя соответствующими точками в источнике <-> целевом. Подробнее...
double	inlier_threshold_
	Пороговое значение расстояния для инлайнеров для внутреннего цикла отбрасывания выбросов RANSAC. Подробнее...
bool	converged_
	Содержит внутреннее состояние сходимости, заданное параметрами пользователя. Подробнее...
unsigned int	min_number_correspondences_
	Минимальное количество соответствий, необходимое алгоритму, прежде чем пытаться оценить преобразование. Подробнее...
CorrespondencesPtr	correspondences_
	Набор соответствий, определённых на данном шаге ICP. Подробнее...
TransformationEstimationPtr	transformation_estimation_
	Объект TransformationEstimation, используемый для вычисления 4x4 ригидного преобразования. Подробнее...
CorrespondenceEstimationPtr	correspondence_estimation_
	Объект CorrespondenceEstimation, используемый для оценки соответствий между облаками точек источника и цели. Подробнее...
std::vector< CorrespondenceRejectorPtr >	correspondence_rejectors_
	Список корректных корреспондентов для использования. Подробнее...
bool	target_cloud_updated_
	Переменная, хранящая информацию о том, есть ли новое облако целевых точек, что означает необходимость его повторной предварительной обработки. Подробнее...

bool	source_cloud_updated_
	Переменная, хранящая информацию о наличии нового облака исходных точек, что означает необходимость его повторной предварительной обработки. Подробнее...
bool	force_no_recompute_
	Флаг, который, если установлен, означает, что дерево, работающее с облаком целевых точек, никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
bool	force_no_recompute_reciprocal_
	Флаг, который, если установлен, означает, что дерево, работающее с облаком исходных точек, никогда не будет пересчитываться. Подробнее...
std::function< UpdateVisualizerCallbackSignature >	update_visualizer_
	Функция обратного вызова для обновления положения облака исходных точек в процессе его регистрации с облаком целевых точек. Подробнее...
Защищенные атрибуты, унаследованные от pcl::PCLBase< PointSource >
PointCloudConstPtr	input_
	Набор данных входного облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	indices_
	Указатель на вектор индексов точек для использования. Подробнее...
bool	use_indices_
	Устанавливается в значение true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, создаётся набор фиктивных индексов, имитирующих входное облако точек. Подробнее...

Подробное описание

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
класс pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >

IterativeClosestPoint предоставляет базовую реализацию алгоритма Итеративного Ближайшего Соседства.

Преобразование оценивается на основе разложения по единственному собственному значению (SVD).

Алгоритм имеет несколько критериев завершения:

Количество итераций достигло максимального значения, заданного пользователем (через setMaximumIterations)
Разница (epsilon) между предыдущим преобразованием и текущим оценённым преобразованием меньше заданного пользователем значения (через setTransformationEpsilon)
Сумма квадратов ошибок Евклида меньше заданного пользователем порога (через setEuclideanFitnessEpsilon)

Пример использования:

IterativeClosestPoint<PointXYZ, PointXYZ> icp;
// Set the input source and target
icp.setInputSource (cloud_source);
icp.setInputTarget (cloud_target);
 
// Set the max correspondence distance to 5cm (e.g., correspondences with higher
// distances will be ignored)
icp.setMaxCorrespondenceDistance (0.05);
// Set the maximum number of iterations (criterion 1)
icp.setMaximumIterations (50);
// Set the transformation epsilon (criterion 2)
icp.setTransformationEpsilon (1e-8);
// Set the euclidean distance difference epsilon (criterion 3)
icp.setEuclideanFitnessEpsilon (1);
 
// Perform the alignment
icp.align (cloud_source_registered);
 
// Obtain the transformation that aligned cloud_source to cloud_source_registered
Eigen::Matrix4f transformation = icp.getFinalTransformation ();

Автор: Radu B. Rusu, Michael Dixon

Определение в строке 97 файла icp.h.

Документация по типам членов

ConstPtr

шаблон<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::ConstPtr = shared_ptr<const IterativeClosestPoint<PointSource, PointTarget, Scalar> >

Определение в строке 113 файла icp.h.

Matrix4

шаблон<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Matrix4 = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::Matrix4

Определение в строке 142 файла icp.h.

PointCloudSource

шаблон<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSource = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::PointCloudSource

Определение в строке 99 файла icp.h.

PointCloudSourceConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSourceConstPtr = typename PointCloudSource::ConstPtr

Определение в строке 102 файла icp.h.

PointCloudSourcePtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudSourcePtr = typename PointCloudSource::Ptr

Определение в строке 101 файла icp.h.

PointCloudTarget

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTarget = typename Registration<PointSource, PointTarget, Scalar>::PointCloudTarget

Определение в строке 104 файла icp.h.

PointCloudTargetConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTargetConstPtr = typename PointCloudTarget::ConstPtr

Определение в строке 107 файла icp.h.

PointCloudTargetPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointCloudTargetPtr = typename PointCloudTarget::Ptr

Определение в строке 106 файла icp.h.

PointIndicesConstPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr

Определение в строке 110 файла icp.h.

PointIndicesPtr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr

Определение в строке 109 файла icp.h.

Ptr

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

using pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::Ptr = shared_ptr<IterativeClosestPoint<PointSource, PointTarget, Scalar> >

Определение в строке 112 файла icp.h.

Конструктор и деструктор документации

IterativeClosestPoint() [1/3]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::IterativeClosestPoint ( )

inline

Пустой конструктор.

Определение в строке 145 файла icp.h.

Ссылки на pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::convergence_criteria_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::correspondence_estimation_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::correspondences_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::nr_iterations_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::reg_name_, pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::transformation_, и pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::transformation_estimation_.

IterativeClosestPoint() [2/3]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::IterativeClosestPoint ( const IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > & )

delete

Из-за convergence_criteria_ , удерживающего ссылки на члены класса, сложно правильно реализовать операции копирования и перемещения.

Это может привести к скрытым ошибкам, и для их предотвращения операции копирования и перемещения для ICP были отключены.

Задача:: : удалить удалённые конструкторы и операции присваивания после решения проблемы

IterativeClosestPoint() [3/3]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::IterativeClosestPoint ( IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > && )

delete

~IterativeClosestPoint()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::~IterativeClosestPoint ( )

overridedefault

Пустой деструктор.

Документация по функциям-членам

computeTransformation()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation	(	PointCloudSource &	output,
		const Matrix4 &	guess
	)

overrideprotected

Метод вычисления ригидного преобразования с начальным приближением.

Parameters

output	преобразованный набор точек входного облака точек с использованием найденного ригидного преобразования
guess	начальное приближение преобразования для вычисления

Определение в строке 114 файла icp.hpp.

Ссылки на pcl::toPCLPointCloud2().

determineRequiredBlobData()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::determineRequiredBlobData

protectedvirtual

Проверяет оценки и методы отбраковки и определяет, нужно ли вызывать их методы установки blob.

Переопределено в pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >.

Определение в строке 273 файла icp.hpp.

getConvergeCriteria()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria<Scalar>::Ptr pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getConvergeCriteria ( )

inline

Возвращает указатель на DefaultConvergenceCriteria, используемый классом IterativeClosestPoint.

Это позволяет проверить состояние сходимости после метода align(), а также настроить параметры DefaultConvergenceCriteria, недоступные через API ICP до вызова метода align(). Обратите внимание, что метод align устанавливает max_iterations_, euclidean_fitness_epsilon_ и transformation_epsilon_ и, таким образом, переопределяет значения по умолчанию/установленные значения экземпляра DefaultConvergenceCriteria.

Returns: Указатель на DefaultConvergenceCriteria класса IterativeClosestPoint.

Определение в строке 196 файла icp.h.

Ссылки на pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::convergence_criteria_.

getUseReciprocalCorrespondences()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getUseReciprocalCorrespondences ( ) const

inline

Получить, используются ли взаимные соответствия.

Определение в строке 267 файла icp.h.

Ссылки на pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::use_reciprocal_correspondence_.

operator=() [1/2]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

IterativeClosestPoint& pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::operator= ( const IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > & )

delete

operator=() [2/2]

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

IterativeClosestPoint& pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::operator= ( IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar > && )

delete

setInputSource()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource ( const PointCloudSourceConstPtr & cloud )

inlineoverridevirtual

Предоставьте указатель на исходный вход (например, облако точек, которое мы хотим выровнять с целевым)

Parameters

[in] cloud исходное облако точек

Переопределено из pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >.

Определение в строке 207 файла icp.h.

Используется в pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::addInputSource(), pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

setInputTarget()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget ( const PointCloudTargetConstPtr & cloud )

inlineoverridevirtual

Предоставьте указатель на целевой вход (например, облако точек, к которому мы хотим выровнять входной источник)

Parameters

[in] cloud целевое облако точек

Переопределено из pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >.

Определение в строке 240 файла icp.h.

Ссылки на pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget() и pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_has_normals_.

Используется в pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::addInputTarget(), pcl::JointIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation() и pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget().

setUseReciprocalCorrespondences()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setUseReciprocalCorrespondences ( bool use_reciprocal_correspondence )

inline

Установить, использовать ли взаимную корреспонденцию или нет.

Parameters

[in] use_reciprocal_correspondence использовать ли взаимную корреспонденцию или нет

Определение в строке 260 файла icp.h.

Ссылки на pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::use_reciprocal_correspondence_.

transformCloud()

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar >

void pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::transformCloud	(	const PointCloudSource &	input,
		PointCloudSource &	output,
		const Matrix4 &	transform
	)

protectedvirtual

Применить жёсткое преобразование к заданному набору данных.

Здесь мы проверяем, имеет ли набор данных нормали поверхности в дополнение к XYZ, и вращаем нормали тоже.

Parameters

[in]	input	входное облако точек
[out]	output	результирующее выходное облако точек
[in]	transform	жёсткое преобразование 4x4

Note: Можно использовать с cloud_in равным cloud_out

Переопределено в pcl::IterativeClosestPointWithNormals< PointSource, PointTarget, Scalar >.

Определение в строке 50 файла icp.hpp.

Документация по данным члена

convergence_criteria_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

pcl::registration::DefaultConvergenceCriteria<Scalar>::Ptr pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::convergence_criteria_

Определение в строке 141 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getConvergeCriteria() и pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::IterativeClosestPoint().

need_source_blob_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::need_source_blob_

protected

Проверяет, требуют ли оценщики и отбрасыватели различные данные.

Определение в строке 313 файла icp.h.

need_target_blob_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::need_target_blob_

protected

Определение в строке 313 файла icp.h.

nx_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::nx_idx_offset_

protected

Смещение полей Normal.

Определение в строке 302 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

ny_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::ny_idx_offset_

protected

Определение в строке 302 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

nz_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::nz_idx_offset_

protected

Определение в строке 302 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

source_has_normals_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::source_has_normals_

protected

Внутренняя проверка наличия нормалей в исходном наборе данных.

Определение в строке 308 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

target_has_normals_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::target_has_normals_

protected

Внутренняя проверка наличия нормалей в целевом наборе данных.

Определение в строке 310 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputTarget().

use_reciprocal_correspondence_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

bool pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::use_reciprocal_correspondence_

protected

Тип соответствия, используемый для оценки соответствия.

Определение в строке 305 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::getUseReciprocalCorrespondences() и pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setUseReciprocalCorrespondences().

x_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::x_idx_offset_

protected

Смещение полей XYZ.

Определение в строке 299 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

y_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::y_idx_offset_

protected

Определение в строке 299 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

z_idx_offset_

template<typename PointSource , typename PointTarget , typename Scalar = float>

std::size_t pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::z_idx_offset_

protected

Определение в строке 299 файла icp.h.

Используется в pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource().

Документация для этого класса сгенерирована из следующих файлов:

pcl/registration/icp.h
pcl/registration/impl/icp.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_iterative_closest_point.html

Публичные типы

Общедоступные члены-функции

Общедоступные атрибуты

Защищённые члены функций

Защищенные атрибуты

Подробное описание

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float> класс pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >

Документация по типам членов

ConstPtr

Matrix4

PointCloudSource

PointCloudSourceConstPtr

PointCloudSourcePtr

PointCloudTarget

PointCloudTargetConstPtr

PointCloudTargetPtr

PointIndicesConstPtr

PointIndicesPtr

Ptr

Конструктор и деструктор документации

IterativeClosestPoint() [1/3]

IterativeClosestPoint() [2/3]

IterativeClosestPoint() [3/3]

~IterativeClosestPoint()

Документация по функциям-членам

computeTransformation()

determineRequiredBlobData()

getConvergeCriteria()

getUseReciprocalCorrespondences()

operator=() [1/2]

operator=() [2/2]

setInputSource()

setInputTarget()

setUseReciprocalCorrespondences()

transformCloud()

Документация по данным члена

convergence_criteria_

need_source_blob_

need_target_blob_

nx_idx_offset_

ny_idx_offset_

nz_idx_offset_

source_has_normals_

target_has_normals_

use_reciprocal_correspondence_

x_idx_offset_

y_idx_offset_

z_idx_offset_

шаблон<typename PointSource, typename PointTarget, typename Scalar = float>
класс pcl::IterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >