pcl::KdTree — PointCloudLibrary

KdTree представляет базовый класс пространственной локализации для реализаций kd-дерева. Подробнее...

#include <pcl/kdtree/kdtree.h>

Общедоступные типы
using	IndicesPtr = shared_ptr< Indices >
using	IndicesConstPtr = shared_ptr< const Indices >
using	PointCloud = pcl::PointCloud< PointT >
using	PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr
using	PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr
using	PointRepresentation = pcl::PointRepresentation< PointT >
using	PointRepresentationConstPtr = typename PointRepresentation::ConstPtr
using	Ptr = shared_ptr< KdTree< PointT > >
using	ConstPtr = shared_ptr< const KdTree< PointT > >

tr> tr>

Общедоступные функции-члены
	KdTree (bool sorted=true)
	Конструктор класса KdTree без параметров. Подробнее...
virtual void	setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud, const IndicesConstPtr &indices=IndicesConstPtr())
	Задать указатель на входной набор данных. Подробнее...
IndicesConstPtr	getIndices () const
	Получить указатель на используемый вектор индексов. Подробнее...
PointCloudConstPtr	getInputCloud () const
	Получить указатель на входной набор данных облака точек. Подробнее...
void	setPointRepresentation (const PointRepresentationConstPtr &point_representation)
	Задать указатель на представление точек, используемое для преобразования точек в k-D-векторы. Подробнее...
PointRepresentationConstPtr	getPointRepresentation () const
	Получить указатель на представление точек, используемое при преобразовании точек в k-D-векторы. Подробнее...
virtual	~KdTree ()=default
	Деструктор класса KdTree. Подробнее...
virtual int	nearestKSearch (const PointT &p_q, unsigned int k, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances) const =0
	Найти k ближайших соседей для заданной точки запроса. Подробнее...
virtual int	nearestKSearch (const PointCloud &cloud, int index, unsigned int k, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances) const
	Найти k ближайших соседей для заданной точки запроса. Подробнее...
template<typename PointTDiff >
int	nearestKSearchT (const PointTDiff &point, unsigned int k, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances) const
	Найти k ближайших соседей для заданной точки запроса. Подробнее...
virtual int	nearestKSearch (int index, unsigned int k, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances) const
	Найти k ближайших соседей для заданной точки запроса (без копирования). Подробнее...
virtual int	radiusSearch (const PointT &p_q, double radius, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances, unsigned int max_nn=0) const =0
	Найти всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе. Подробнее...
virtual int	radiusSearch (const PointCloud &cloud, int index, double radius, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances, unsigned int max_nn=0) const
	Найти всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе. Подробнее...
template<typename PointTDiff >
int	radiusSearchT (const PointTDiff &point, double radius, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances, unsigned int max_nn=0) const
	Найти всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе. Подробнее...
virtual int	radiusSearch (int index, double radius, Indices &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances, unsigned int max_nn=0) const
	Найти всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе (без копирования). Подробнее...
virtual void	setEpsilon (float eps)
	Задать точность эпсилон поиска (границу погрешности) для поиска ближайших соседей. Подробнее...
float	getEpsilon () const
	Получить точность эпсилон поиска (границу погрешности) для поиска ближайших соседей. Подробнее...
void	setMinPts (int min_pts)
	Минимально допустимое количество точек среди k ближайших соседей, которое должен содержать приемлемый результат. Подробнее...
int	getMinPts () const
	Получить минимально допустимое количество точек среди k ближайших соседей, которое должен содержать приемлемый результат. Подробнее...
bool	getSortedResults () const
	Проверяет, должны ли результаты быть отсортированы по возрастанию расстояния. В противном случае результаты могут возвращаться в произвольном порядке. Подробнее...

Защищённые функции-члены
virtual std::string	getName () const =0
	Метод класса getName. Подробнее...

Защищённые атрибуты
PointCloudConstPtr	input_
	Входной набор данных облака точек, содержащий необходимые точки. Подробнее...
IndicesConstPtr	indices_
	Указатель на вектор используемых индексов точек. Подробнее...
float	epsilon_ {0.0f}
	Точность эпсилон (граница погрешности) при поиске ближайших соседей. Подробнее...
int	min_pts_ {1}
	Минимально допустимое количество точек среди k ближайших соседей, которое должен содержать приемлемый результат. Подробнее...
bool	sorted_
	Возвращать соседей, найденных поиском в радиусе, отсортированными. Подробнее...
PointRepresentationConstPtr	point_representation_
	Для преобразования структур разных типов точек в k-мерные векторы при поиске ближайших соседей. Подробнее...

Подробное описание

template<typename PointT>
class pcl::KdTree< PointT >

KdTree представляет базовый класс пространственной локализации для реализаций kd-дерева.

Автор: Radu B Rusu, Bastian Steder, Michael Dixon

Определение в строке 55 файла kdtree.h.

Документация псевдонимов типов-членов

ConstPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::ConstPtr = shared_ptr<const KdTree<PointT> >

Определение в строке 70 файла kdtree.h.

IndicesConstPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::IndicesConstPtr = shared_ptr<const Indices >

Определение в строке 59 файла kdtree.h.

IndicesPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::IndicesPtr = shared_ptr<Indices >

Определение в строке 58 файла kdtree.h.

PointCloud

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::PointCloud = pcl::PointCloud<PointT>

Определение в строке 61 файла kdtree.h.

PointCloudConstPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr

Определение в строке 63 файла kdtree.h.

PointCloudPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr

Определение в строке 62 файла kdtree.h.

PointRepresentation

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::PointRepresentation = pcl::PointRepresentation<PointT>

Определение в строке 65 файла kdtree.h.

PointRepresentationConstPtr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::PointRepresentationConstPtr = typename PointRepresentation::ConstPtr

Определение в строке 66 файла kdtree.h.

Ptr

template<typename PointT >

using pcl::KdTree< PointT >::Ptr = shared_ptr<KdTree<PointT> >

Определение в строке 69 файла kdtree.h.

Документация конструкторов и деструкторов

KdTree()

template<typename PointT >

pcl::KdTree< PointT >::KdTree ( bool sorted = true )

inline

Конструктор KdTree без параметров.

Устанавливает некоторые внутренние значения по умолчанию.

Параметры

[in] sorted установите значение true, если приложению, в котором будет использоваться дерево, требуются отсортированные индексы ближайших соседей (по умолчанию). В противном случае — false.

Определение в строке 75 файла kdtree.h.

~KdTree()

template<typename PointT >

virtual pcl::KdTree< PointT >::~KdTree ( )

virtualdefault

Деструктор KdTree.

Удаляет все выделенные массивы данных и уничтожает структуры k-d дерева.

Документация функций-членов

getEpsilon()

template<typename PointT >

float pcl::KdTree< PointT >::getEpsilon ( ) const

inline

Получить точность поиска epsilon (границу погрешности) при поиске ближайших соседей.

Определение в строке 314 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::epsilon_.

getIndices()

template<typename PointT >

IndicesConstPtr pcl::KdTree< PointT >::getIndices ( ) const

inline

Получить указатель на используемый вектор индексов.

Определение в строке 94 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::indices_.

Используется в pcl::extractEuclideanClusters().

getInputCloud()

template<typename PointT >

PointCloudConstPtr pcl::KdTree< PointT >::getInputCloud ( ) const

inline

Получить указатель на входной набор облака точек.

Определение в строке 101 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::input_.

Используется в pcl::extractEuclideanClusters().

getMinPts()

template<typename PointT >

int pcl::KdTree< PointT >::getMinPts ( ) const

inline

Получить минимально допустимое количество точек среди k ближайших соседей, которое должен содержать допустимый результат.

Определение в строке 330 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::min_pts_.

getName()

template<typename PointT >

virtual std::string pcl::KdTree< PointT >::getName ( ) const

protectedpure virtual

Метод класса getName.

getPointRepresentation()

template<typename PointT >

PointRepresentationConstPtr pcl::KdTree< PointT >::getPointRepresentation ( ) const

inline

Получить указатель на представление точек, используемое при преобразовании точек в k-D векторы.

Определение в строке 119 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::point_representation_.

getSortedResults()

template<typename PointT >

bool pcl::KdTree< PointT >::getSortedResults ( ) const

inline

Определяет, следует ли сортировать результаты (по возрастанию расстояния). В противном случае результаты могут возвращаться в произвольном порядке.

Определение в строке 339 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::sorted_.

Используется в pcl::extractEuclideanClusters().

nearestKSearch() [1/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch	(	const PointCloud &	cloud,
		int	index,
		unsigned int	k,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances
	)		const

inlinevirtual

Поиск k ближайших соседей для заданной точки запроса.

Внимание: Этот метод не проверяет границы входного индекса (т. е. index >= cloud.size () || index < 0) и предполагает, что данные корректны (т. е. конечны).

Параметры

[in]	cloud	данные облака точек
[in]	index	допустимый индекс в cloud, обозначающий допустимую (т. е. конечную) точку запроса
[in]	k	количество искомых соседей
[out]	k_indices	полученные индексы соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)
[out]	k_sqr_distances	полученные квадраты расстояний до соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)

Возвращает: количество найденных соседей

Исключения

asserts в режиме отладки, если индекс не находится в диапазоне от 0 до максимального количества точек

Определение в строке 156 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

nearestKSearch() [2/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch	(	const PointT &	p_q,
		unsigned int	k,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances
	)		const

pure virtual

Поиск k ближайших соседей для заданной точки запроса.

Параметры

[in]	p_q	заданная точка запроса
[in]	k	количество искомых соседей
[out]	k_indices	полученные индексы соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)
[out]	k_sqr_distances	полученные квадраты расстояний до соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)

Возвращает: количество найденных соседей

Реализовано в pcl::KdTreeFLANN< PointTarget >, pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::VFHSignature308 >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZRGB >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZLAB >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::InterestPoint > и pcl::KdTreeFLANN< FeatureT >.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch() и pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearchT().

nearestKSearch() [3/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch	(	int	index,
		unsigned int	k,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances
	)		const

inlinevirtual

Поиск k ближайших соседей для заданной точки запроса (без копирования данных).

Внимание: Этот метод не проверяет границы входного индекса (т. е. index >= cloud.size () || index < 0) и предполагает, что данные корректны (т. е. конечны).

Параметры

[in]	index	допустимый индекс, обозначающий допустимую точку запроса в наборе данных, заданном с помощью setInputCloud. Если в setInputCloud были заданы индексы, index будет позицией в векторе индексов.
[in]	k	количество искомых соседей
[out]	k_indices	полученные индексы соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)
[out]	k_sqr_distances	полученные квадраты расстояний до соседних точек (предварительно размер должен быть изменён на k!)

Возвращает: количество найденных соседей

Исключения

asserts в режиме отладки, если индекс не находится в диапазоне от 0 до максимального количества точек

Определение в строке 199 файла kdtree.h.

См. также pcl::KdTree< PointT >::indices_, pcl::KdTree< PointT >::input_ и pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch().

nearestKSearchT()

template<typename PointT >

template<typename PointTDiff >

int pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearchT	(	const PointTDiff &	point,
		unsigned int	k,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances
	)		const

inline

Поиск k ближайших соседей для заданной точки запроса.

Этот метод принимает другой параметр шаблона для типа точки.

Параметры

[in]	point	заданная точка запроса
[in]	k	количество соседей для поиска
[out]	k_indices	результирующие индексы соседних точек (заранее измените размер до k!)
[out]	k_sqr_distances	результирующие квадраты расстояний до соседних точек (заранее измените размер до k!)

Возвращает: количество найденных соседей

Определение в строке 173 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::copyPoint() и pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch().

Используется в pcl::getApproximateIndices().

radiusSearch() [1/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch	(	const PointCloud &	cloud,
		int	index,
		double	radius,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances,
		unsigned int	max_nn = `0`
	)		const

inlinevirtual

Поиск всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе.

Внимание: Этот метод не проверяет границы входного индекса (т. е. index >= cloud.size () || index < 0) и предполагает, что данные корректны (т. е. конечны).

Параметры

[in]	cloud	данные облака точек
[in]	index	допустимый индекс в cloud, соответствующий допустимой (т. е. конечной) точке запроса
[in]	radius	радиус сферы, ограничивающей всех соседей p_q
[out]	k_indices	результирующие индексы соседних точек
[out]	k_sqr_distances	результирующие квадраты расстояний до соседних точек
[in]	max_nn	если задан, ограничивает максимальное количество возвращаемых соседей этим значением. Если max_nn равно 0 или превышает количество точек во входном облаке, будут возвращены все соседи в пределах radius.

Возвращает: количество найденных в радиусе соседей

Исключения

asserts в режиме отладки, если индекс не находится в диапазоне от 0 до максимального количества точек

Определение в строке 244 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

radiusSearch() [2/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch	(	const PointT &	p_q,
		double	radius,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances,
		unsigned int	max_nn = `0`
	)		const

pure virtual

Поиск всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе.

Параметры

[in]	p_q	заданная точка запроса
[in]	radius	радиус сферы, ограничивающей всех соседей p_q
[out]	k_indices	результирующие индексы соседних точек
[out]	k_sqr_distances	результирующие квадраты расстояний до соседних точек
[in]	max_nn	если задан, ограничивает максимальное количество возвращаемых соседей этим значением. Если max_nn равно 0 или превышает количество точек во входном облаке, будут возвращены все соседи в пределах radius.

Возвращает: количество найденных в радиусе соседей

Используется в pcl::extractEuclideanClusters(), pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch() и pcl::KdTree< PointT >::radiusSearchT().

radiusSearch() [3/3]

template<typename PointT >

virtual int pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch	(	int	index,
		double	radius,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances,
		unsigned int	max_nn = `0`
	)		const

inlinevirtual

Поиск всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе (без копирования).

Внимание: Этот метод не проверяет границы входного индекса (т. е. index >= cloud.size () || index < 0) и предполагает, что данные корректны (т. е. конечны).

Параметры

[in]	index	допустимый индекс, соответствующий допустимой точке запроса в наборе данных, заданном через setInputCloud. Если при вызове setInputCloud были заданы индексы, index будет позицией в векторе индексов.
[in]	radius	радиус сферы, ограничивающей всех соседей p_q
[out]	k_indices	результирующие индексы соседних точек
[out]	k_sqr_distances	результирующие квадраты расстояний до соседних точек
[in]	max_nn	если задан, ограничивает максимальное количество возвращаемых соседей этим значением. Если max_nn равно 0 или превышает количество точек во входном облаке, будут возвращены все соседи в пределах radius.

Возвращает: количество найденных в радиусе соседей

Исключения

asserts в режиме отладки, если индекс не находится в диапазоне от 0 до максимального количества точек

Определение в строке 291 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::KdTree< PointT >::indices_, pcl::KdTree< PointT >::input_ и pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch().

radiusSearchT()

template<typename PointT >

template<typename PointTDiff >

int pcl::KdTree< PointT >::radiusSearchT	(	const PointTDiff &	point,
		double	radius,
		Indices &	k_indices,
		std::vector< float > &	k_sqr_distances,
		unsigned int	max_nn = `0`
	)		const

inline

Поиск всех ближайших соседей точки запроса в заданном радиусе.

Параметры

[in]	point	заданная точка запроса
[in]	radius	радиус сферы, ограничивающей всех соседей p_q
[out]	k_indices	результирующие индексы соседних точек
[out]	k_sqr_distances	результирующие квадраты расстояний до соседних точек
[in]	max_nn	если задан, ограничивает максимальное количество возвращаемых соседей этим значением. Если max_nn равно 0 или превышает количество точек во входном облаке, будут возвращены все соседи в пределах radius.

Возвращает: количество найденных в радиусе соседей

Определение в строке 263 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::copyPoint() и pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch().

setEpsilon()

template<typename PointT >

virtual void pcl::KdTree< PointT >::setEpsilon ( float eps )

inlinevirtual

Задать точность поиска epsilon (границу погрешности) при поиске ближайших соседей.

Параметры

[in] eps точность (граница погрешности) при поиске ближайших соседей

Переопределено в pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZRGB >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::VFHSignature308 >, pcl::KdTreeFLANN< PointTarget >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::PointXYZLAB >, pcl::KdTreeFLANN< pcl::InterestPoint > и pcl::KdTreeFLANN< FeatureT >.

Определение в строке 307 файла kdtree.h.

Ссылка: pcl::KdTree< PointT >::epsilon_.

setInputCloud()

template<typename PointT >

virtual void pcl::KdTree< PointT >::setInputCloud	(	const PointCloudConstPtr &	cloud,
		const IndicesConstPtr &	indices = `IndicesConstPtr ()`
	)

inlinevirtual

Задать указатель на входной набор данных.

Параметры

[in]	cloud	константный разделяемый указатель boost на сообщение PointCloud
[in]	indices	подмножество индексов точек из cloud, которое будет использоваться; если значение NULL, используется всё облако

Определение в строке 86 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::KdTree< PointT >::indices_ и pcl::KdTree< PointT >::input_.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::setPointRepresentation().

setMinPts()

template<typename PointT >

void pcl::KdTree< PointT >::setMinPts ( int min_pts )

inline

Минимально допустимое количество точек среди k ближайших соседей, которое должен содержать приемлемый результат.

Параметры

[in] min_pts минимальное количество соседей в приемлемой окрестности

Определение в строке 323 файла kdtree.h.

Ссылка: pcl::KdTree< PointT >::min_pts_.

setPointRepresentation()

template<typename PointT >

void pcl::KdTree< PointT >::setPointRepresentation ( const PointRepresentationConstPtr & point_representation )

inline

Задать указатель на представление точек, используемое для преобразования точек в k-D-векторы.

Параметры

[in] point_representation константный разделяемый указатель boost на PointRepresentation

Определение в строке 110 файла kdtree.h.

Ссылки: pcl::KdTree< PointT >::indices_, pcl::KdTree< PointT >::input_, pcl::KdTree< PointT >::point_representation_ и pcl::KdTree< PointT >::setInputCloud().

Описание данных-членов

epsilon_

template<typename PointT >

float pcl::KdTree< PointT >::epsilon_ {0.0f}

protected

Точность epsilon (граница погрешности) при поиске ближайших соседей.

Определение в строке 352 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getEpsilon() и pcl::KdTree< PointT >::setEpsilon().

indices_

template<typename PointT >

IndicesConstPtr pcl::KdTree< PointT >::indices_

protected

Указатель на вектор индексов точек, которые следует использовать.

Определение в строке 349 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getIndices(), pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch(), pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch(), pcl::KdTree< PointT >::setInputCloud() и pcl::KdTree< PointT >::setPointRepresentation().

input_

template<typename PointT >

PointCloudConstPtr pcl::KdTree< PointT >::input_

protected

Входной набор данных облака точек, содержащий точки, которые необходимо использовать.

Определение в строке 346 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getInputCloud(), pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch(), pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch(), pcl::KdTree< PointT >::setInputCloud() и pcl::KdTree< PointT >::setPointRepresentation().

min_pts_

template<typename PointT >

int pcl::KdTree< PointT >::min_pts_ {1}

protected

Определение в строке 355 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getMinPts() и pcl::KdTree< PointT >::setMinPts().

point_representation_

template<typename PointT >

PointRepresentationConstPtr pcl::KdTree< PointT >::point_representation_

protected

Для преобразования различных структур точек в k-мерные векторы при поиске ближайших соседей.

Определение в строке 361 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getPointRepresentation() и pcl::KdTree< PointT >::setPointRepresentation().

sorted_

template<typename PointT >

bool pcl::KdTree< PointT >::sorted_

protected

Возвращать соседей, найденных при поиске в радиусе, в отсортированном порядке.

Определение в строке 358 файла kdtree.h.

Используется в pcl::KdTree< PointT >::getSortedResults().

Документация этого класса создана на основе следующего файла:

pcl/kdtree/kdtree.h

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_kd_tree.html

Общедоступные типы

Общедоступные функции-члены

Защищённые функции-члены

Защищённые атрибуты

Подробное описание

template<typename PointT> class pcl::KdTree< PointT >

Документация псевдонимов типов-членов

ConstPtr

IndicesConstPtr

IndicesPtr

PointCloud

PointCloudConstPtr

PointCloudPtr

PointRepresentation

PointRepresentationConstPtr

Ptr

Документация конструкторов и деструкторов

KdTree()

~KdTree()

Документация функций-членов

getEpsilon()

getIndices()

getInputCloud()

getMinPts()

getName()

getPointRepresentation()

getSortedResults()

nearestKSearch() [1/3]

nearestKSearch() [2/3]

nearestKSearch() [3/3]

nearestKSearchT()

radiusSearch() [1/3]

radiusSearch() [2/3]

radiusSearch() [3/3]

radiusSearchT()

setEpsilon()

setInputCloud()

setMinPts()

setPointRepresentation()

Описание данных-членов

epsilon_

indices_

input_

min_pts_

point_representation_

sorted_

template<typename PointT>
class pcl::KdTree< PointT >