LeastMedianSquares представляет реализацию алгоритма LMedS (наименьшей медианы квадратов). Подробнее...
#include <pcl/sample_consensus/lmeds.h>
Общедоступные типы | |
| using | Ptr = shared_ptr< LeastMedianSquares< PointT > > |
| using | ConstPtr = shared_ptr< const LeastMedianSquares< PointT > > |
 Общедоступные типы, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| using | Ptr = shared_ptr< SampleConsensus< PointT > > |
| using | ConstPtr = shared_ptr< const SampleConsensus< PointT > > |
Общедоступные методы | |
| LeastMedianSquares (const SampleConsensusModelPtr &model) | |
| Основной конструктор LMedS (наименьшей медианы квадратов). Подробнее... |
|
| LeastMedianSquares (const SampleConsensusModelPtr &model, double threshold) | |
| Основной конструктор LMedS (наименьшей медианы квадратов). Подробнее... |
|
| bool | computeModel (int debug_verbosity_level=0) override |
| Вычислить модель и найти внутренние точки. Подробнее... |
|
|
Общедоступные методы, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| SampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model, bool random=false) | |
| Конструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| SampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model, double threshold, bool random=false) | |
| Конструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| void | setSampleConsensusModel (const SampleConsensusModelPtr &model) |
| Задать используемую модель согласования по выборке. Подробнее... |
|
| SampleConsensusModelPtr | getSampleConsensusModel () const |
| Получить используемую модель согласования по выборке. Подробнее... |
|
| virtual | ~SampleConsensus ()=default |
| Деструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| void | setDistanceThreshold (double threshold) |
| Задать пороговое расстояние до модели. Подробнее... |
|
| double | getDistanceThreshold () const |
| Получить заданный пользователем порог расстояния до модели. Подробнее... |
|
| void | setMaxIterations (int max_iterations) |
| Задать максимальное количество итераций. Подробнее... |
|
| int | getMaxIterations () const |
| Получить заданное пользователем максимальное количество итераций. Подробнее... |
|
| void | setProbability (double probability) |
| Задать требуемую вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов. Подробнее... |
|
| double | getProbability () const |
| Получить заданную пользователем вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов. Подробнее... |
|
| void | setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1) |
| Задать количество потоков для использования или отключить распараллеливание. Подробнее... |
|
| int | getNumberOfThreads () const |
| Получить заданное пользователем количество потоков. Подробнее... |
|
| virtual bool | refineModel (const double sigma=3.0, const unsigned int max_iterations=1000) |
| Уточнить найденную модель. Подробнее... |
|
| void | getRandomSamples (const IndicesPtr &indices, std::size_t nr_samples, std::set< index_t > &indices_subset) |
| Получить набор случайно выбранных индексов. Подробнее... |
|
| void | getModel (Indices &model) const |
| Вернуть лучшую модель, найденную на данный момент. Подробнее... |
|
| void | getInliers (Indices &inliers) const |
| Вернуть лучший набор внутренних точек, найденный на данный момент для этой модели. Подробнее... |
|
| void | getModelCoefficients (Eigen::VectorXf &model_coefficients) const |
| Вернуть коэффициенты лучшей модели, найденной на данный момент. Подробнее... |
|
Дополнительные унаследованные члены | |
|
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| double | rnd () |
| Генератор случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
|
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| SampleConsensusModelPtr | sac_model_ |
| Используемая базовая модель данных (т. е. Подробнее... |
|
| Indices | model_ |
| Модель, найденная после последнего вызова computeModel (), в виде индексов точек облака. Подробнее... |
|
| Indices | inliers_ |
| Индексы точек, выбранных в качестве внутренних точек после последнего вызова computeModel (). Подробнее... |
|
| Eigen::VectorXf | model_coefficients_ |
| Коэффициенты модели, вычисленные непосредственно на основе найденной модели. Подробнее... |
|
| double | probability_ |
| Желаемая вероятность выбрать хотя бы одну выборку без выбросов. Подробнее... |
|
| int | iterations_ |
| Общее число выполненных на данный момент итераций внутреннего цикла. Подробнее... |
|
| double | threshold_ |
| Пороговое расстояние до модели. Подробнее... |
|
| int | max_iterations_ |
| Максимальное число итераций до прекращения работы. Подробнее... |
|
| int | threads_ |
| Число потоков, которое должен использовать планировщик, или отрицательное число, если параллельная обработка не требуется. Подробнее... |
|
| boost::mt19937 | rng_alg_ |
| Алгоритм генератора случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
| std::shared_ptr< boost::uniform_01< boost::mt19937 > > | rng_ |
| Распределение генератора случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
Подробное описание
template<typename PointT>
class pcl::LeastMedianSquares< PointT >
LeastMedianSquares представляет собой реализацию алгоритма LMedS (Least Median of Squares — наименьшая медиана квадратов).
LMedS — алгоритм подгонки модели, подобный RANSAC, который выдерживает до 50 % выбросов без необходимости задавать пороговые значения. Подробнее см. в книге Andrea Fusiello «Elements of Geometric Computer Vision» (http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FUSIELLO4/tutorial.html#x1-520007). В отличие от RANSAC, при поиске модели LMedS не разделяет точки на внутренние точки и выбросы. Вместо этого для оценки качества модели используется медиана расстояний от всех точек до модели. Пороговое значение требуется только в конце, когда определяется, какие точки принадлежат найденной модели.
Документация псевдонимов типов-членов
ConstPtr
template<typename PointT >
| using pcl::LeastMedianSquares< PointT >::ConstPtr = shared_ptr<const LeastMedianSquares<PointT> > |
Ptr
template<typename PointT >
| using pcl::LeastMedianSquares< PointT >::Ptr = shared_ptr<LeastMedianSquares<PointT> > |
Документация конструкторов и деструкторов
LeastMedianSquares() [1/2]
template<typename PointT >
| inline |
LeastMedianSquares() [2/2]
template<typename PointT >
| inline |
Документация функций-членов
computeModel()
template<typename PointT >
| overridevirtual |
Вычисляет фактическую модель и находит внутренние точки.
- Параметры
-
[in] debug_verbosity_level включает или отключает отладочную информацию на экране и задаёт уровень подробности
Реализует pcl::SampleConsensus< PointT >.
Определение в строке 49 файла lmeds.hpp.
Ссылки на pcl::computeMedian() и pcl::geometry::distance().
Документация этого класса сгенерирована на основе следующих файлов:
© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_least_median_squares.html
