Spec-Zone.ru › PointCloudLibrary

PointCloud представляет базовый класс в PCL для хранения коллекций 3D-точек. Подробнее...

#include <pcl/point_cloud.h>

Inheritance graph
[легенда]
Collaboration graph
[легенда]

Публичные типы

using PointType = PointT
using VectorType = std::vector< PointT, Eigen::aligned_allocator< PointT > >
using CloudVectorType = std::vector< PointCloud< PointT >, Eigen::aligned_allocator< PointCloud< PointT > > >
using Ptr = shared_ptr< PointCloud< PointT > >
using ConstPtr = shared_ptr< const PointCloud< PointT > >
using value_type = PointT
using reference = PointT &
using const_reference = const PointT &
using difference_type = typename VectorType::difference_type
using size_type = typename VectorType::size_type
using iterator = typename VectorType::iterator
using const_iterator = typename VectorType::const_iterator
using reverse_iterator = typename VectorType::reverse_iterator
using const_reverse_iterator = typename VectorType::const_reverse_iterator
tr>

Общедоступные функции-члены

PointCloud ()=default
Конструктор по умолчанию. Подробнее...
PointCloud (const PointCloud< PointT > &pc, const Indices &indices)
Конструктор копирования для подмножества облака точек. Подробнее...
PointCloud (std::uint32_t width_, std::uint32_t height_, const PointT &value_=PointT())
Конструктор с выделением памяти для подмножества облака точек. Подробнее...
PointCloud & operator+= (const PointCloud &rhs)
Добавляет облако точек к текущему облаку. Подробнее...
PointCloud operator+ (const PointCloud &rhs)
Добавляет одно облако точек к другому. Подробнее...
const PointT & at (int column, int row) const
Возвращает точку с заданными координатами (столбец, строка). Подробнее...
PointT & at (int column, int row)
Возвращает точку с заданными координатами (столбец, строка). Подробнее...
const PointT & operator() (std::size_t column, std::size_t row) const
Возвращает точку с заданными координатами (столбец, строка). Подробнее...
PointT & operator() (std::size_t column, std::size_t row)
Возвращает точку с заданными координатами (столбец, строка). Подробнее...
bool isOrganized () const
Проверяет, является ли набор данных организованным (например, расположенным в виде структурированной сетки). Подробнее...
Eigen::Map< Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > getMatrixXfMap (int dim, int stride, int offset)
Возвращает матрицу MatrixXf библиотеки Eigen (предполагаются значения типа float), отображённую на указанные измерения объекта PointCloud. Подробнее...
const Eigen::Map< const Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > getMatrixXfMap (int dim, int stride, int offset) const
Возвращает матрицу MatrixXf библиотеки Eigen (предполагаются значения типа float), отображённую на указанные измерения объекта PointCloud. Подробнее...
Eigen::Map< Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > getMatrixXfMap ()
const Eigen::Map< const Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > getMatrixXfMap () const
iterator begin () noexcept
iterator end () noexcept
const_iterator begin () const noexcept
const_iterator end () const noexcept
const_iterator cbegin () const noexcept
const_iterator cend () const noexcept
reverse_iterator rbegin () noexcept
reverse_iterator rend () noexcept
const_reverse_iterator rbegin () const noexcept
const_reverse_iterator rend () const noexcept
const_reverse_iterator crbegin () const noexcept
const_reverse_iterator crend () const noexcept
std::size_t size () const
index_t max_size () const noexcept
void reserve (std::size_t n)
bool empty () const
PointT * data () noexcept
const PointT * data () const noexcept
void resize (std::size_t count)
Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов. Подробнее...
void resize (uindex_t new_width, uindex_t new_height)
Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал new_width * new_height элементов. Подробнее...
void resize (index_t count, const PointT &value)
Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов. Подробнее...
void resize (index_t new_width, index_t new_height, const PointT &value)
Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов. Подробнее...
const PointT & operator[] (std::size_t n) const
PointT & operator[] (std::size_t n)
const PointT & at (std::size_t n) const
PointT & at (std::size_t n)
const PointT & front () const
PointT & front ()
const PointT & back () const
PointT & back ()
void assign (index_t count, const PointT &value)
Заменяет точки на count копий value Подробнее...
void assign (index_t new_width, index_t new_height, const PointT &value)
Заменяет точки на new_width * new_height копий value Подробнее...
template<class InputIterator >
void assign (InputIterator first, InputIterator last)
Заменяет точки копиями элементов диапазона [first, last) Подробнее...
template<class InputIterator >
void assign (InputIterator first, InputIterator last, index_t new_width)
Заменяет точки копиями элементов диапазона [first, last) Подробнее...
void assign (std::initializer_list< PointT > ilist)
Заменяет точки элементами из списка инициализации ilist Подробнее...
void assign (std::initializer_list< PointT > ilist, index_t new_width)
Заменяет точки элементами из списка инициализации ilist Подробнее...
void push_back (const PointT &pt)
Добавляет новую точку в конец контейнера облака. Подробнее...
void transient_push_back (const PointT &pt)
Добавляет новую точку в конец контейнера облака. Подробнее...
template<class... Args>
reference emplace_back (Args &&...args)
Создаёт новую точку непосредственно в конце контейнера облака. Подробнее...
template<class... Args>
reference transient_emplace_back (Args &&...args)
Создаёт новую точку непосредственно в конце контейнера облака. Подробнее...
iterator insert (iterator position, const PointT &pt)
Вставляет новую точку в облако по заданному итератору. Подробнее...
iterator transient_insert (iterator position, const PointT &pt)
Вставляет новую точку в облако по заданному итератору. Подробнее...
void insert (iterator position, std::size_t n, const PointT &pt)
Вставляет новую точку в облако N раз по заданному итератору. Подробнее...
void transient_insert (iterator position, std::size_t n, const PointT &pt)
Вставляет новую точку в облако N раз по заданному итератору. Подробнее...
template<class InputIterator >
void insert (iterator position, InputIterator first, InputIterator last)
Вставляет диапазон точек в облако в заданную позицию. Подробнее...
template<class InputIterator >
void transient_insert (iterator position, InputIterator first, InputIterator last)
Вставляет диапазон точек в облако в заданную позицию. Подробнее...
template<class... Args>
iterator emplace (iterator position, Args &&...args)
Создает и вставляет новую точку в облако по заданному итератору. Подробнее...
template<class... Args>
iterator transient_emplace (iterator position, Args &&...args)
Создает и вставляет новую точку в облако по заданному итератору. Подробнее...
iterator erase (iterator position)
Удаляет точку из облака. Подробнее...
iterator transient_erase (iterator position)
Удаляет точку из облака. Подробнее...
iterator erase (iterator first, iterator last)
Удаляет набор точек, заданный парой итераторов (first, last). Подробнее...
iterator transient_erase (iterator first, iterator last)
Удаляет набор точек, заданный парой итераторов (first, last). Подробнее...
void swap (PointCloud< PointT > &rhs)
Обменивает содержимое облака точек с другим облаком. Подробнее...
void clear ()
Удаляет все точки из облака и устанавливает ширину и высоту равными 0. Подробнее...
Ptr makeShared () const
Копирует облако в динамическую память и возвращает умный указатель. Обратите внимание: выполняется глубокое копирование, поэтому не рекомендуется использовать эту функцию для непустых облаков. Подробнее...

Статические открытые методы

static bool concatenate (pcl::PointCloud< PointT > &cloud1, const pcl::PointCloud< PointT > &cloud2)
static bool concatenate (const pcl::PointCloud< PointT > &cloud1, const pcl::PointCloud< PointT > &cloud2, pcl::PointCloud< PointT > &cloud_out)

Открытые атрибуты

pcl::PCLHeader header
Заголовок облака точек. Подробнее...
std::vector< PointT, Eigen::aligned_allocator< PointT > > points
Данные точек. Подробнее...
std::uint32_t width = 0
Ширина облака точек (если оно организовано в виде структуры изображения). Подробнее...
std::uint32_t height = 0
Высота облака точек (если оно организовано в виде структуры изображения). Подробнее...
bool is_dense = true
Значение true означает, что все точки корректны (например, ни одно из их полей с плавающей точкой не содержит значений NaN или Inf). Подробнее...
Eigen::Vector4f sensor_origin_ = Eigen::Vector4f::Zero ()
Положение датчика при получении данных (начало координат/перенос). Подробнее...
Eigen::Quaternionf sensor_orientation_ = Eigen::Quaternionf::Identity ()
Положение датчика при получении данных (поворот). Подробнее...

Подробное описание

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

PointCloud представляет базовый класс PCL для хранения наборов трехмерных точек.

Класс является шаблонным, поэтому необходимо указать тип содержащихся в нем данных. Например, чтобы создать облако точек с четырьмя случайными точками XYZ, используйте:

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
cloud.push_back (pcl::PointXYZ (rand (), rand (), rand ()));
cloud.push_back (pcl::PointXYZ (rand (), rand (), rand ()));
cloud.push_back (pcl::PointXYZ (rand (), rand (), rand ()));
cloud.push_back (pcl::PointXYZ (rand (), rand (), rand ()));
pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >
pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >
pcl::PointCloud::push_backvoid push_back(const PointT &pt)Insert a new point in the cloud, at the end of the container.Definition: point_cloud.h:663
pcl::PointCloud::push_back
void push_back(const PointT &pt)
Insert a new point in the cloud, at the end of the container.
Definition: point_cloud.h:663
pcl::PointXYZA point structure representing Euclidean xyz coordinates.Definition: point_types.hpp:322
pcl::PointXYZ
A point structure representing Euclidean xyz coordinates.
Definition: point_types.hpp:322

Класс PointCloud содержит следующие элементы:

  • width — задает ширину набора данных облака точек в количестве точек. WIDTH имеет два значения:
    • для неорганизованных наборов данных может задавать общее количество точек в облаке (равное POINTS, см. ниже);
    • для организованного набора данных облака точек может задавать ширину (общее количество точек в строке). Обязательно.
  • height — задает высоту набора данных облака точек в количестве точек. HEIGHT имеет два значения:
    • для организованного набора данных облака точек может задавать высоту (общее количество строк);
    • для неорганизованных наборов данных устанавливается равным 1 (таким образом можно определить, организован набор данных или нет). Обязательно.
  • points — массив данных, в котором хранятся все точки типа PointT. Обязательно.
  • is_dense — указывает, являются ли все данные в points конечными (true) или могут содержать значения Inf/NaN (false). Обязательно.
  • sensor_origin_ — задает положение датчика при получении данных (начало координат/перенос). Необязательно.
  • sensor_orientation_ — задает положение датчика при получении данных (поворот). Необязательно.
Автор
Patrick Mihelich, Radu B. Rusu

Определение в строке 172 файла point_cloud.h.

Документация псевдонимов типов-членов

CloudVectorType

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::CloudVectorType = std::vector<PointCloud<PointT>, Eigen::aligned_allocator<PointCloud<PointT> > >

Определение в строке 412 файла point_cloud.h.

const_iterator

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::const_iterator = typename VectorType::const_iterator

Определение в строке 426 файла point_cloud.h.

const_reference

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::const_reference = const PointT&

Определение в строке 420 файла point_cloud.h.

const_reverse_iterator

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::const_reverse_iterator = typename VectorType::const_reverse_iterator

Определение в строке 428 файла point_cloud.h.

ConstPtr

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr = shared_ptr<const PointCloud<PointT> >

Определение в строке 414 файла point_cloud.h.

difference_type

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::difference_type = typename VectorType::difference_type

Определение в строке 421 файла point_cloud.h.

iterator

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::iterator = typename VectorType::iterator

Определение в строке 425 файла point_cloud.h.

PointType

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::PointType = PointT

Определение в строке 410 файла point_cloud.h.

Ptr

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::Ptr = shared_ptr<PointCloud<PointT> >

Определение в строке 413 файла point_cloud.h.

reference

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::reference = PointT&

Определение в строке 419 файла point_cloud.h.

reverse_iterator

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::reverse_iterator = typename VectorType::reverse_iterator

Определение в строке 427 файла point_cloud.h.

size_type

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::size_type = typename VectorType::size_type

Определение в строке 422 файла point_cloud.h.

value_type

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::value_type = PointT

Определение в строке 418 файла point_cloud.h.

VectorType

template<typename PointT >
using pcl::PointCloud< PointT >::VectorType = std::vector<PointT, Eigen::aligned_allocator<PointT> >

Определение в строке 411 файла point_cloud.h.

Документация конструкторов и деструкторов

PointCloud() [1/3]

template<typename PointT >
pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud ( )
default

Конструктор по умолчанию.

Устанавливает для is_dense значение true, для width и height — значение 0, а для sensor_origin_ и sensor_orientation_ — единичные значения.

PointCloud() [2/3]

template<typename PointT >
pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud ( const PointCloud< PointT > & pc,
const Indices & indices
)
inline

Конструктор копирования для подмножества облака точек.

Параметры
[in] pc облако, которое копируется в этот объект
[in] indices копируемое подмножество

Определение в строке 185 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points и pcl::PointCloud< PointT >::size().

PointCloud() [3/3]

template<typename PointT >
pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud ( std::uint32_t width_,
std::uint32_t height_,
const PointT & value_ = PointT ()
)
inline

Конструктор с выделением памяти для подмножества облака точек.

Параметры
[in] width_ ширина облака
[in] height_ высота облака
[in] value_ значение по умолчанию

Определение в строке 201 файла point_cloud.h.

Документация функций-членов

assign() [1/6]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( index_t count,
const PointT & value
)
inline

Заменяет точки на count копий value

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] count новый размер облака точек
[in] value значение, которое должна иметь каждая точка облака

Определение в строке 548 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

Используется в pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::transformPointCloud() и pcl::transformPointCloudWithNormals().

assign() [2/6]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( index_t new_width,
index_t new_height,
const PointT & value
)
inline

Заменяет точки на new_width * new_height копий value

Параметры
[in] new_width новая ширина облака точек
[in] new_height новая высота облака точек
[in] value значение, которое должна иметь каждая точка облака

Определение в строке 562 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points и pcl::PointCloud< PointT >::width.

assign() [3/6]

template<typename PointT >
template<class InputIterator >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( InputIterator first,
InputIterator last
)
inline

Заменяет точки копиями элементов диапазона [first, last)

Поведение не определено, если любой из аргументов является итератором в *this

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!

Определение в строке 578 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

assign() [4/6]

template<typename PointT >
template<class InputIterator >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( InputIterator first,
InputIterator last,
index_t new_width
)
inline

Заменяет точки копиями элементов диапазона [first, last)

Поведение не определено, если любой из аргументов является итератором в *this

Примечание
Высота вычисляется на основе заданных размера и ширины. Это означает, что присваивание выполняется, даже если размер не делится на ширину без остатка.
Параметры
[in] first,last диапазон, из которого копируются точки
[in] new_width новая ширина облака точек

Определение в строке 596 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

assign() [5/6]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( std::initializer_list< PointT > ilist )
inline

Заменяет точки элементами списка инициализации ilist

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!

Определение в строке 623 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

assign() [6/6]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::assign ( std::initializer_list< PointT > ilist,
index_t new_width
)
inline

Заменяет точки элементами списка инициализации ilist

Примечание
Высота вычисляется на основе заданных размера и ширины. Это означает, что присваивание выполняется, даже если размер не делится на ширину без остатка.
Параметры
[in] ilist список инициализации, из которого копируются точки
[in] new_width новая ширина облака точек

Определение в строке 638 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

at() [1/4]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::at ( int column,
int row
)
inline

Возвращает точку, заданную координатами (столбец, строка).

Работает только с упорядоченными наборами данных (у которых height != 1).

Параметры
[in] column координата столбца
[in] row координата строки

Определение в строке 276 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height и pcl::PointCloud< PointT >::points.

at() [2/4]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::at ( int column,
int row
) const
inline

Возвращает точку, заданную координатами (столбец, строка).

Работает только с упорядоченными наборами данных (у которых height != 1).

Параметры
[in] column координата столбца
[in] row координата строки

Определение в строке 262 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height и pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в pcl::FastBilateralFilterOMP< PointT >::applyFilter(), pcl::filters::Pyramid< PointT >::compute(), pcl::occlusion_reasoning::filter(), pcl::occlusion_reasoning::getOccludedCloud() и pcl::PointCloudDepthAndRGBtoXYZRGBA().

at() [3/4]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::at ( std::size_t n )
inline

Определение в строке 534 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

at() [4/4]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::at ( std::size_t n ) const
inline

Определение в строке 533 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

back() [1/2]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::back ( )
inline

Определение в строке 538 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

back() [2/2]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::back ( ) const
inline

Определение в строке 537 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getEdgeIndex(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getFaceIndex(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getHalfEdgeIndex(), и pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getVertexIndex().

begin() [1/2]

template<typename PointT >
const_iterator pcl::PointCloud< PointT >::begin ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 431 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

begin() [2/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::begin ( )
inlinenoexcept

Определение в строке 429 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::cleanUp(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::common::deleteCols(), pcl::common::deleteRows(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::common::expandColumns(), pcl::common::expandRows(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::extractDescriptors(), pcl::getFeaturePointCloud(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::getLabeledCloud(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::getLabeledVoxelCloud(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::makeSupervoxelNormalCloud(), pcl::common::mirrorColumns(), pcl::common::mirrorRows(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::transformPointCloud(), и pcl::transformPointCloudWithNormals().

cbegin()

template<typename PointT >
const_iterator pcl::PointCloud< PointT >::cbegin ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 433 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::readRange(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setBackgroundPoints(), и pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setForegroundPoints().

cend()

template<typename PointT >
const_iterator pcl::PointCloud< PointT >::cend ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 434 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::readRange(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setBackgroundPoints(), и pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setForegroundPoints().

clear()

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::clear ( )
inline

Удаляет все точки из облака и устанавливает ширину и высоту в 0.

Определение в строке 885 файла point_cloud.h.

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

Используется в: pcl::GridMinimum< PointT >::applyFilter(), pcl::LocalMaximum< PointT >::applyFilter(), pcl::ProjectInliers< PointT >::applyFilter(), pcl::SamplingSurfaceNormal< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::approximatePolygon2D(), pcl::DisparityMapConverter< PointT >::compute(), pcl::Feature< PointInT, PointOutT >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::IntensitySpinEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RIFTEstimation< PointInT, GradientT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::TSDFVolume< VoxelT, WeightT >::convertToTsdfCloud(), pcl::copyPointCloud(), pcl::gpu::extractEuclideanClusters(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::getDisplayCloud(), pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::CloudSurfaceProcessing< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::SurfaceReconstruction< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::SegmentDifferences< PointT >::segment(), и pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >::setSearchSurface().

concatenate() [1/2]

template<typename PointT >
static bool pcl::PointCloud< PointT >::concatenate ( const pcl::PointCloud< PointT > & cloud1,
const pcl::PointCloud< PointT > & cloud2,
pcl::PointCloud< PointT > & cloud_out
)
inlinestatic

Определение в строке 248 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::concatenate().

concatenate() [2/2]

template<typename PointT >
static bool pcl::PointCloud< PointT >::concatenate ( pcl::PointCloud< PointT > & cloud1,
const pcl::PointCloud< PointT > & cloud2
)
inlinestatic

Определение в строке 231 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::begin(), pcl::PointCloud< PointT >::end(), pcl::PointCloud< PointT >::header, pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::insert(), pcl::PointCloud< PointT >::is_dense, pcl::PointCloud< PointT >::size(), pcl::PCLHeader::stamp, и pcl::PointCloud< PointT >::width.

Используется в: pcl::concatenate(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), и pcl::PointCloud< PointT >::operator+=().

crbegin()

template<typename PointT >
const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::crbegin ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 439 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

crend()

template<typename PointT >
const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::crend ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 440 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

data() [1/2]

template<typename PointT >
const PointT* pcl::PointCloud< PointT >::data ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 448 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

data() [2/2]

template<typename PointT >
PointT* pcl::PointCloud< PointT >::data ( )
inlinenoexcept

Определение в строке 447 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в pcl::copyPointCloud(), pcl::detail::copyPointCloudMemcpy(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::toPCLPointCloud2() и pcl::transformPointCloud().

emplace()

template<typename PointT >
template<class... Args>
iterator pcl::PointCloud< PointT >::emplace ( iterator position,
Args &&... args
)
inline

Вставляет новую точку в облако в указанную итератором позицию.

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] position итератор, перед которым будет вставлена точка
[in] args параметры, передаваемые конструктору создаваемой точки
Возвращает
итератор на новую позицию

Определение в строке 793 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

emplace_back()

template<typename PointT >
template<class... Args>
reference pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back ( Args &&... args )
inline

Вставляет новую точку в конец контейнера облака.

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] args параметры, передаваемые конструктору создаваемой точки
Возвращает
ссылка на вставленную точку

Определение в строке 686 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

Используется в pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures().

empty()

template<typename PointT >
bool pcl::PointCloud< PointT >::empty ( ) const
inline
inline

Определение в строке 446 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::applyMorphologicalOperator(), pcl::compute3DCentroid(), pcl::computeCovarianceMatrix(), pcl::computeNDCentroid(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::copyPointCloud(), pcl::common::CloudGenerator< pcl::PointXY, GeneratorT >::fill(), pcl::common::CloudGenerator< PointT, GeneratorT >::fill(), pcl::OrganizedMultiPlaneSegmentation< PointT, PointNT, PointLT >::segmentAndRefine(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::setInputCloud(), pcl::PCDWriter::writeASCII(), pcl::PCDWriter::writeBinary() и pcl::PCDWriter::writeBinaryCompressed().

end() [1/2]

template<typename PointT >
const_iterator pcl::PointCloud< PointT >::end ( ) const
inlinenoexcept
inline

Определение в строке 432 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

end() [2/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::end ( )
inlinenoexcept
inline

Определение в строке 430 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::common::deleteRows(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::common::expandRows(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::getLabeledCloud(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::getLabeledVoxelCloud(), pcl::common::mirrorRows(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::transformPointCloud() и pcl::transformPointCloudWithNormals().

erase() [1/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::erase ( iterator first,
iterator last
)
inline

Удаляет набор точек, заданный парой итераторов (first, last).

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] first позиция, с которой начинается удаление точек
[in] last позиция, на которой заканчивается удаление точек
Возвращает
итератор на новую позицию

Определение в строке 847 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

erase() [2/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::erase ( iterator position )
inline

Удаляет точку из облака.

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] position удаляемая точка данных
Возвращает
итератор на новую позицию

Определение в строке 820 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::size() и pcl::PointCloud< PointT >::width.

Используется в pcl::common::deleteCols(), pcl::common::deleteRows() и pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction().

front() [1/2]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::front ( )
inline

Определение в строке 536 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

front() [2/2]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::front ( ) const
inline
inline

Определение в строке 535 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getEdgeIndex(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getFaceIndex(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getHalfEdgeIndex() и pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::getVertexIndex().

getMatrixXfMap() [1/4]

template<typename PointT >
Eigen::Map< Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap ( )
inline

Это перегруженная функция-член, предоставленная для удобства. Она отличается от приведённой выше функции только принимаемыми аргументами.

Примечание
Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте его осторожно!
Внимание
Типы PointT обычно выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 374 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap().

getMatrixXfMap() [2/4]

template<typename PointT >
const Eigen::Map< Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap ( ) const
inline
inline

Это перегруженная функция-член, предоставленная для удобства. Она отличается от приведённой выше функции только принимаемыми аргументами.

Примечание
Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте его осторожно!
Внимание
Типы PointT обычно выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 386 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap().

getMatrixXfMap() [3/4]

template<typename PointT >
Eigen::Map<Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap ( int dim,
int stride,
int offset
)
inline

Возвращает матрицу Eigen MatrixXf (предполагаются значения типа float), отображённую на указанные измерения PointCloud.

Примечание
Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте его осторожно!
Внимание
Флаги компиляции, используемые для Eigen, могут влиять на размеры возвращаемого Eigen::Map. Если Eigen использует хранение по строкам, размер матрицы будет (количество точек X количество элементов в точке), в противном случае размер матрицы будет (количество элементов в точке X количество точек). В сущности,
  • Основное направление: количество точек в облаке
  • Второстепенное направление: количество измерений точки. По умолчанию, начиная с Eigen 3.3, Eigen использует хранение по столбцам
Параметры
[in] dim количество измерений, учитываемых для каждой точки
[in] stride количество значений в каждой точке (количество значений, разделяющих два столбца)
[in] offset количество измерений, пропускаемых в начале каждой точки (stride = offset + dim + x, где x — количество измерений, пропускаемых в конце каждой точки)
Примечание
Чтобы получить только координаты XYZ из PointXYZ, используйте dim=3, stride=4 и offset=0 из-за выравнивания.
Внимание
Типы PointT обычно выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 333 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::PointCloud< PointT >::points и pcl::PointCloud< PointT >::size().

getMatrixXfMap() [4/4]

template<typename PointT >
const Eigen::Map<const Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> > pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap ( int dim,
int stride,
int offset
) const
inline

Возвращает матрицу Eigen MatrixXf (предполагаются значения типа float), отображённую на указанные измерения PointCloud.

Примечание
Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте его с осторожностью!
Внимание
Флаги компиляции, используемые для Eigen, могут влиять на размерность возвращаемого Eigen::Map. Если Eigen использует хранение по строкам, форма матрицы будет (количество точек X количество элементов в точке), в противном случае форма матрицы будет (количество элементов в точке X количество точек). Иными словами:
  • Основное направление: количество точек в облаке
  • Второстепенное направление: количество измерений точки. По умолчанию, начиная с Eigen 3.3, Eigen использует хранение по столбцам
Параметры
[in] dim количество измерений, учитываемых для каждой точки
[in] stride количество значений в каждой точке (количество значений, разделяющих два столбца)
[in] offset количество измерений, пропускаемых в начале каждой точки (stride = offset + dim + x, где x — количество измерений, пропускаемых в конце каждой точки)
Примечание
Чтобы получить только координаты XYZ из PointXYZ, используйте dim=3, stride=4 и offset=0 из-за выравнивания.
Внимание
Типы PointT обычно выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определено в строке 359 файла point_cloud.h.

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

insert() [1/3]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::insert ( iterator position,
const PointT & pt
)
inline

Вставляет новую точку в облако, используя итератор.

Примечание
Это нарушает организованную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] position позиция, в которую нужно вставить точку
[in] pt вставляемая точка
Возвращает
итератор на новую позицию

Определено в строке 713 файла point_cloud.h.

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

Используется в: pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::common::expandColumns(), pcl::common::expandRows(), pcl::common::mirrorColumns(), pcl::common::mirrorRows() и pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::performProcessing().

insert() [2/3]

template<typename PointT >
template<class InputIterator >
void pcl::PointCloud< PointT >::insert ( iterator position,
InputIterator first,
InputIterator last
)
inline

Вставляет в облако диапазон точек в указанную позицию.

Примечание
Это нарушает организованную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] position позиция, в которую нужно вставить данные
[in] first начало диапазона вставляемых точек
[in] last конец диапазона вставляемых точек

Определено в строке 767 файла point_cloud.h.

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

insert() [3/3]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::insert ( iterator position,
std::size_t n,
const PointT & pt
)
inline

Вставляет новую точку в облако N раз, используя итератор.

Примечание
Это нарушает организованную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] position позиция, в которую нужно вставить точку
[in] n количество вставок точки
[in] pt вставляемая точка

Определено в строке 741 файла point_cloud.h.

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

isOrganized()

template<typename PointT >
bool pcl::PointCloud< PointT >::isOrganized ( ) const
inline

Возвращает, является ли набор данных организованным (например, расположенным в структурированной сетке).

Примечание
Чтобы набор данных считался организованным, значение высоты должно отличаться от 1.

Определено в строке 310 файла point_cloud.h.

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

Используется в: pcl::visualization::ImageViewer::addMask(), pcl::HypothesisVerification< ModelT, SceneT >::addModels(), pcl::visualization::ImageViewer::addPlanarPolygon(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::ImageViewer::addRectangle(), pcl::common::deleteCols(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::expandColumns(), pcl::io::PointCloudImageExtractor< PointT >::extract(), pcl::common::mirrorColumns() и pcl::PCDGrabber< PointT >::publish().

makeShared()

template<typename PointT >
Ptr pcl::PointCloud< PointT >::makeShared ( ) const
inline

Копирует облако в динамическую память и возвращает умный указатель. Обратите внимание: выполняется глубокое копирование, поэтому избегайте вызова этой функции для непустых облаков.

Изменения возвращённого облака не отражаются в исходном облаке.

Возвращает
разделяемый указатель на копию облака

Определено в строке 898 файла point_cloud.h.

Используется в: pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::canny(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::estimateFeatures() и pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::sobelMagnitudeDirection().

max_size()

template<typename PointT >
index_t pcl::PointCloud< PointT >::max_size ( ) const
inlinenoexcept

Определено в строке 444 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

operator()() [1/2]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::operator() ( std::size_t column,
std::size_t row
)
inline

Получает точку, заданную координатами (столбец, строка).

Работает только с организованными наборами данных (у которых height != 1).

Параметры
[in] column координата столбца
[in] row координата строки

Определено в строке 301 файла point_cloud.h.

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

operator()() [2/2]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::operator() ( std::size_t column,
std::size_t row
) const
inline

Получает точку, заданную координатами (столбец, строка).

Работает только с организованными наборами данных (у которых height != 1).

Параметры
[in] column координата столбца
[in] row координата строки

Определено в строке 290 файла point_cloud.h.

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

operator+()

template<typename PointT >
PointCloud pcl::PointCloud< PointT >::operator+ ( const PointCloud< PointT > & rhs )
inline

Добавляет одно облако точек к другому.

Параметры
[in] rhs облако, добавляемое к текущему облаку
Возвращает
новое облако — результат объединения текущего облака с переданным облаком

Определено в строке 225 файла point_cloud.h.

operator+=()

template<typename PointT >
PointCloud& pcl::PointCloud< PointT >::operator+= ( const PointCloud< PointT > & rhs )
inline

Добавляет облако точек к текущему облаку.

Параметры
[in] rhs облако, добавляемое к текущему облаку
Возвращает
новое облако — результат объединения текущего облака с переданным облаком

Определено в строке 214 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::concatenate().

operator[]() [1/2]

template<typename PointT >
PointT& pcl::PointCloud< PointT >::operator[] ( std::size_t n )
inline

Определено в строке 532 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

operator[]() [2/2]

template<typename PointT >
const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::operator[] ( std::size_t n ) const
inline

Определено в строке 531 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

push_back()

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::push_back ( const PointT & pt )
inline

Добавляет новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание
Это нарушает упорядоченную структуру облака, устанавливая высоту равной 1!
Параметры
[in] pt точка для добавления

Определение в строке 663 файла point_cloud.h.

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

Используется в: pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::addData(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::addProjectedPointNormal(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::approximatePolygon2D(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::TSDFVolume< VoxelT, WeightT >::convertToTsdfCloud(), pcl::MarchingCubes< PointNT >::createSurface(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::SmoothedSurfacesKeypoint< PointT, PointNT >::detectKeypoints(), pcl::extractEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractLabeledEuclideanClusters(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::getCloudWithLabel(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::getDisplayCloud(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::insertRange(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::PointCloudDepthAndRGBtoXYZRGBA(), pcl::PointCloudRGBtoI(), pcl::PointCloudXYZHSVtoXYZRGB(), pcl::PointCloudXYZRGBAtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZI(), pcl::OrganizedConnectedComponentSegmentation< PointT, PointLT >::segment(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::setPointsToTrack() и pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::track().

rbegin() [1/2]

template<typename PointT >
const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rbegin ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 437 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

rbegin() [2/2]

template<typename PointT >
reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rbegin ( )
inlinenoexcept

Определение в строке 435 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

rend() [1/2]

template<typename PointT >
const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rend ( ) const
inlinenoexcept

Определение в строке 438 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

rend() [2/2]

template<typename PointT >
reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rend ( )
inlinenoexcept

Определение в строке 436 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

reserve()

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::reserve ( std::size_t n )
inline

Определение в строке 445 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::approximatePolygon2D(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::computeTracking(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::TSDFVolume< VoxelT, WeightT >::convertToTsdfCloud(), pcl::copyPointCloud(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::common::expandColumns(), pcl::common::expandRows(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::getDisplayCloud(), pcl::common::mirrorColumns(), pcl::common::mirrorRows(), pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::setPointsToTrack(), pcl::transformPointCloud() и pcl::transformPointCloudWithNormals().

resize() [1/4]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::resize ( index_t count,
const PointT & value
)
inline

Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов.

  • Если текущий размер больше count, облако точек уменьшается до первых count элементов
  • Если текущий размер меньше count, добавляются копии value
    Примечание
    Это может нарушить упорядоченную структуру облака, установив высоту равной 1, ЕСЛИ width * height != count!
    Параметры
    [in] count новый размер облака точек
    [in] value значение для инициализации новых точек

Определение в строке 502 файла point_cloud.h.

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

resize() [2/4]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::resize ( index_t new_width,
index_t new_height,
const PointT & value
)
inline

Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов.

  • Если текущий размер больше запрошенного, облако точек уменьшается до первых запрошенных элементов
  • Если текущий размер меньше запрошенного, добавляются точки, вставленные по умолчанию
    Параметры
    [in] new_width новая ширина облака точек
    [in] new_height новая высота облака точек
    [in] value значение для инициализации новых точек

Определение в строке 523 файла point_cloud.h.

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

resize() [3/4]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::resize ( std::size_t count )
inline

Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал count элементов.

  • Если текущий размер больше count, облако точек сокращается до первых count элементов
  • Если текущий размер меньше count, добавляются дополнительные точки, вставленные по умолчанию
    Примечание
    Это может нарушить упорядоченную структуру облака, задав высоту, равную 1, если width * height != count!
    Параметры
    [in] count новый размер облака точек

Определение в строке 462 файла point_cloud.h.

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

Используется в: pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::align(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::approximatePolygon(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::canny(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::cleanUp(), pcl::OrganizedEdgeBase< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGBNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::DisparityMapConverter< PointT >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::BRISK2DEstimation< PointInT, PointOutT, KeypointT, IntensityT >::compute(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::NormalBasedSignatureEstimation< PointT, PointNT, PointFeature >::computeFeature(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::computeTransformedTemplatePoints(), pcl::concatenateFields(), pcl::filters::Convolution3D< PointIn, PointOut, KernelT >::convolve(), pcl::GaussianKernel::convolveCols(), pcl::GaussianKernel::convolveRows(), pcl::copyPointCloud(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeCanny(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgePrewitt(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeSobel(), pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::Morphology< PointT >::dilationBinary(), pcl::Morphology< PointT >::dilationGray(), pcl::Morphology< PointT >::erosionBinary(), pcl::Morphology< PointT >::erosionGray(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::extractEdges(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::extractEdges(), pcl::common::CloudGenerator< pcl::PointXY, GeneratorT >::fill(), pcl::common::CloudGenerator< PointT, GeneratorT >::fill(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::SampleConsensusPrerejective< PointSource, PointTarget, FeatureT >::getFitness(), pcl::filters::Convolution< PointIn, PointOut >::initCompute(), pcl::Morphology< PointT >::intersectionBinary(), pcl::isPointIn2DPolygon(), pcl::SupervoxelClustering< PointT >::makeSupervoxelNormalCloud(), pcl::search::Search< PointT >::nearestKSearchT(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::Poisson< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction3D(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::processInputData(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelPlane< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelTorus< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::search::Search< PointT >::radiusSearchT(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::read(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::read(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::readOMP(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::OrganizedConnectedComponentSegmentation< PointT, PointLT >::segment(), pcl::ExtractPolygonalPrismData< PointT >::segment(), pcl::OrganizedMultiPlaneSegmentation< PointT, PointNT, PointLT >::segment(), pcl::OrganizedMultiPlaneSegmentation< PointT, PointNT, PointLT >::segmentAndRefine(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::setPointsToTrack(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::sobelMagnitudeDirection(), pcl::Morphology< PointT >::subtractionBinary(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::Morphology< PointT >::unionBinary(), pcl::registration::TransformationValidationEuclidean< PointSource, PointTarget, Scalar >::validateTransformation(), pcl::io::vtkPolyDataToPointCloud() и pcl::io::vtkStructuredGridToPointCloud().

resize() [4/4]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::resize ( uindex_t new_width,
uindex_t new_height
)
inline

Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал new_width * new_height элементов.

  • Если текущий размер больше запрошенного, облако точек сокращается до запрошенного количества первых элементов
  • Если текущий размер меньше запрошенного, добавляются дополнительные точки, вставленные по умолчанию
    Параметры
    [in] new_width новая ширина облака точек
    [in] new_height новая высота облака точек

Определение в строке 482 файла point_cloud.h.

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

size()

template<typename PointT >
std::size_t pcl::PointCloud< PointT >::size ( ) const
inline

Определение в строке 443 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::visualization::PCLHistogramVisualizer::addFeatureHistogram(), pcl::visualization::PCLPlotter::addFeatureHistogram(), pcl::visualization::ImageViewer::addMask(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudIntensityGradients(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudPrincipalCurvatures(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPolygonMesh(), pcl::visualization::ImageViewer::addRectangle(), pcl::recognition::TrimmedICP< PointT, Scalar >::align(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::FastBilateralFilterOMP< PointT >::applyFilter(), pcl::SamplingSurfaceNormal< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::applyMorphologicalOperator(), pcl::approximatePolygon(), pcl::approximatePolygon2D(), pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::assignLabels(), pcl::calculatePolygonArea(), pcl::PlaneClipper3D< PointT >::clipPointCloud3D(), pcl::BoxClipper3D< PointT >::clipPointCloud3D(), pcl::Feature< PointInT, PointOutT >::compute(), pcl::BRISK2DEstimation< PointInT, PointOutT, KeypointT, IntensityT >::compute(), pcl::features::computeApproximateCovariances(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::computeCentroidAndOBB(), pcl::computeCovarianceMatrix(), pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeCovariances(), pcl::ESFEstimation< PointInT, PointOutT >::computeESF(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::computeMeanAndCovarianceMatrix(), pcl::computeNDCentroid(), pcl::computePointNormal(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeTransformation(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::computeTransformedTemplatePoints(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::concatenateFields(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::convertCloud(), pcl::gpu::kinfuLS::StandaloneMarchingCubes< PointT >::convertTsdfVectors(), pcl::copyPointCloud(), pcl::detail::copyPointCloudMemcpy(), pcl::visualization::createPolygon(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::derivatives(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgePrewitt(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeSobel(), pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::HarrisKeypoint3D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::SIFTKeypoint< PointInT, PointOutT >::detectKeypoints(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::SmoothedSurfacesKeypoint< PointT, PointNT >::detectKeypoints(), pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back(), pcl::PointCloud< PointT >::erase(), pcl::registration::TransformationEstimation2D< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationPointToPlaneLLSWeighted< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationPointToPlaneWeighted< PointSource, PointTarget, MatScalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimation3Point< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationDualQuaternion< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationLM< PointSource, PointTarget, MatScalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationPointToPlaneLLS< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationSVD< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationSymmetricPointToPlaneLLS< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::io::PointCloudImageExtractor< PointT >::extract(), pcl::extractEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractEuclideanClusters(), pcl::io::PointCloudImageExtractorWithScaling< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromNormalField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromRGBField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromLabelField< PointT >::extractImpl(), pcl::extractLabeledEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractLabeledEuclideanClusters(), pcl::occlusion_reasoning::ZBuffering< ModelT, SceneT >::filter(), pcl::occlusion_reasoning::filter(), pcl::CVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::filterNormalsWithHighCurvature(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::filterNormalsWithHighCurvature(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::findObjects(), pcl::PCDWriter::generateHeader(), pcl::getApproximateIndices(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::getCloudWithLabel(), pcl::features::ISMVoteList< PointT >::getColoredCloud(), pcl::SampleConsensusPrerejective< PointSource, PointTarget, FeatureT >::getFitness(), pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap(), pcl::getMaxDistance(), pcl::getMaxSegment(), pcl::getMeanPointDensity(), pcl::occlusion_reasoning::getOccludedCloud(), pcl::getPointCloudDifference(), pcl::getPointsInBox(), pcl::PointCloud< PointT >::insert(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::insertRange(), pcl::Morphology< PointT >::intersectionBinary(), pcl::isPointIn2DPolygon(), pcl::isXYPointIn2DXYPolygon(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::nearestKSearch(), pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch(), pcl::search::Search< PointT >::nearestKSearchT(), pcl::operator<<(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction3D(), pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud(), pcl::io::pointCloudTovtkPolyData(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::PointCloud< PointT >::push_back(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::queryFeatureDistances(), pcl::search::Search< PointT >::radiusSearch(), pcl::KdTree< PointT >::radiusSearch(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::radiusSearch(), pcl::search::Search< PointT >::radiusSearchT(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::read(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::readOMP(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::search::Search< PointInT >::Search(), pcl::seededHueSegmentation(), pcl::ExtractPolygonalPrismData< PointT >::segment(), pcl::SampleConsensusPrerejective< PointSource, PointTarget, FeatureT >::selectSamples(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::setEdgeDataCloud(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::setFaceDataCloud(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::setHalfEdgeDataCloud(), pcl::search::Search< PointInT >::setInputCloud(), pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::setInputSource(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::setPointsToTrack(), pcl::poisson::Octree< Degree >::setTree(), pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::setVertexDataCloud(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::simplifyCloud(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::sobelMagnitudeDirection(), pcl::Morphology< PointT >::subtractionBinary(), pcl::toPCLPointCloud2(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::track(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::Morphology< PointT >::unionBinary(), pcl::visualization::PCLHistogramVisualizer::updateFeatureHistogram(), pcl::visualization::PCLVisualizer::updatePolygonMesh(), pcl::registration::KFPCSInitialAlignment< PointSource, PointTarget, NormalT, Scalar >::validateTransformation(), pcl::io::vtkPolyDataToPointCloud(), pcl::PCDWriter::writeASCII(), pcl::PCDWriter::writeBinary(), and pcl::PCDWriter::writeBinaryCompressed().

swap()

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::swap ( PointCloud< PointT > & rhs )
inline

Обменять облако точек с другим облаком.

Параметры
[in,out] rhs облако точек, с которым нужно обменять это облако

Определение в строке 872 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::header, pcl::PointCloud< PointT >::height, pcl::PointCloud< PointT >::is_dense, pcl::PointCloud< PointT >::points, pcl::PointCloud< PointT >::sensor_orientation_, pcl::PointCloud< PointT >::sensor_origin_, and pcl::PointCloud< PointT >::width.

Используется в: pcl::applyMorphologicalOperator(), and pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction().

transient_emplace()

template<typename PointT >
template<class... Args>
iterator pcl::PointCloud< PointT >::transient_emplace ( iterator position,
Args &&... args
)
inline

Вставляет новую точку в облако по заданному итератору.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] position итератор, перед которым будет вставлена точка
[in] args параметры, передаваемые для создания точки
Возвращает
возвращает итератор на новую позицию

Определение в строке 808 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_emplace_back()

template<typename PointT >
template<class... Args>
reference pcl::PointCloud< PointT >::transient_emplace_back ( Args &&... args )
inline

Вставляет новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] args параметры, передаваемые для создания точки
Возвращает
ссылка на вставленную точку

Определение в строке 700 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_erase() [перегрузка 1/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::transient_erase ( iterator first,
iterator last
)
inline

Удаляет набор точек, заданный парой итераторов (first, last).

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] first итератор, с которого начинается удаление точек
[in] last итератор, на котором заканчивается удаление точек
Возвращает
возвращает итератор на новую позицию

Определение в строке 862 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_erase() [перегрузка 2/2]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::transient_erase ( iterator position )
inline

Удаляет точку из облака.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] position удаляемая точка данных
Возвращает
возвращает итератор на новую позицию

Определение в строке 834 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_insert() [перегрузка 1/3]

template<typename PointT >
iterator pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert ( iterator position,
const PointT & pt
)
inline

Вставляет новую точку в облако по заданному итератору.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] position позиция для вставки точки
[in] pt вставляемая точка
Возвращает
возвращает итератор на новую позицию

Определение в строке 728 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_insert() [перегрузка 2/3]

template<typename PointT >
template<class InputIterator >
void pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert ( iterator position,
InputIterator first,
InputIterator last
)
inline

Вставляет диапазон точек в облако в указанную позицию.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] position позиция для вставки данных
[in] first итератор, с которого начинается вставка точек
[in] last итератор, на котором заканчивается вставка точек

Определение в строке 781 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_insert() [перегрузка 3/3]

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert ( iterator position,
std::size_t n,
const PointT & pt
)
inline

Вставляет новую точку в облако N раз по заданному итератору.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] position позиция для вставки точки
[in] n количество вставок точки
[in] pt вставляемая точка

Определение в строке 755 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

transient_push_back()

template<typename PointT >
void pcl::PointCloud< PointT >::transient_push_back ( const PointT & pt )
inline

Вставляет новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание
Предполагается, что пользователь позднее скорректирует ширину и высоту!
Параметры
[in] pt вставляемая точка

Определение в строке 675 файла point_cloud.h.

Ссылки: pcl::PointCloud< PointT >::points.

Используется в: pcl::copyPointCloud().

Описание данных-членов

header

template<typename PointT >
pcl::PCLHeader pcl::PointCloud< PointT >::header

Заголовок облака точек.

Содержит информацию о времени получения данных.

Определение в строке 392 файла point_cloud.h.

Используется в: pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::align(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::Feature< PointInT, PointOutT >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::concatenateFields(), pcl::copyPointCloud(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::SmoothedSurfacesKeypoint< PointT, PointNT >::detectKeypoints(), pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures(), pcl::extractEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractEuclideanClusters(), pcl::extractLabeledEuclideanClusters(), pcl::gpu::extractLabeledEuclideanClusters(), pcl::Filter< PointT >::filter(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::operator<<(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::CloudSurfaceProcessing< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelPlane< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::SurfaceReconstruction< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::SegmentDifferences< PointT >::segment(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::toPCLPointCloud2(), pcl::transformPointCloud() и pcl::transformPointCloudWithNormals().

height

template<typename PointT >
std::uint32_t pcl::PointCloud< PointT >::height = 0

Высота облака точек (если оно организовано в виде изображения).

Определение в строке 400 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::ImageViewer::addMask(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::ImageViewer::addRectangle(), pcl::visualization::ImageViewer::addRGBImage(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::GridMinimum< PointT >::applyFilter(), pcl::LocalMaximum< PointT >::applyFilter(), pcl::MedianFilter< PointT >::applyFilter(), pcl::ProjectInliers< PointT >::applyFilter(), pcl::SamplingSurfaceNormal< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::applyProjectiveDepthICPOnDetections(), pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::PointCloud< PointT >::at(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::canny(), pcl::PointCloud< PointT >::clear(), pcl::OrganizedEdgeBase< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGBNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::DisparityMapConverter< PointT >::compute(), pcl::Feature< PointInT, PointOutT >::compute(), pcl::Feature< PointInT, ReferenceFrame >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::BRISK2DEstimation< PointInT, PointOutT, KeypointT, IntensityT >::compute(), pcl::filters::Pyramid< PointT >::compute(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::IntensitySpinEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RIFTEstimation< PointInT, GradientT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::computeMaxColorGradients(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::computeMaxColorGradientsSobel(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::computeTransformedTemplatePoints(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::concatenateFields(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::convertCloud(), pcl::gpu::kinfuLS::StandaloneMarchingCubes< PointT >::convertTrianglesToMesh(), pcl::GaussianKernel::convolve(), pcl::filters::Convolution3D< PointIn, PointOut, KernelT >::convolve(), pcl::GaussianKernel::convolveCols(), pcl::GaussianKernel::convolveRows(), pcl::copyPointCloud(), pcl::common::deleteCols(), pcl::common::deleteRows(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::derivatives(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeCanny(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgePrewitt(), pcl::Edge< ImageType, ImageType >::detectEdgeSobel(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeSobel(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::SmoothedSurfacesKeypoint< PointT, PointNT >::detectKeypoints(), pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures(), pcl::Morphology< PointT >::dilationBinary(), pcl::Morphology< PointT >::dilationGray(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::downsample(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back(), pcl::PointCloud< PointT >::erase(), pcl::Morphology< PointT >::erosionBinary(), pcl::Morphology< PointT >::erosionGray(), pcl::estimateProjectionMatrix(), pcl::common::expandColumns(), pcl::common::expandRows(), pcl::io::PointCloudImageExtractor< PointT >::extract(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::extractEdges(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::extractEdges(), pcl::io::PointCloudImageExtractorWithScaling< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromNormalField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromRGBField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromLabelField< PointT >::extractImpl(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::extractRGBFromPointCloud(), pcl::common::CloudGenerator< pcl::PointXY, GeneratorT >::fill(), pcl::common::CloudGenerator< PointT, GeneratorT >::fill(), pcl::occlusion_reasoning::filter(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::PCDWriter::generateHeader(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::getCloudWithLabel(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloud(), pcl::features::ISMVoteList< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloudRGBA(), pcl::occlusion_reasoning::getOccludedCloud(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes2(), pcl::filters::Convolution< PointIn, PointOut >::initCompute(), pcl::PointCloud< PointT >::insert(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::insertRange(), pcl::Morphology< PointT >::intersectionBinary(), pcl::PointCloud< PointT >::isOrganized(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::common::mirrorColumns(), pcl::common::mirrorRows(), pcl::operator<<(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction3D(), pcl::PointCloudDepthAndRGBtoXYZRGBA(), pcl::PointCloudRGBtoI(), pcl::io::pointCloudTovtkStructuredGrid(), pcl::PointCloudXYZHSVtoXYZRGB(), pcl::PointCloudXYZRGBAtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZI(), pcl::CloudSurfaceProcessing< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::processInputData(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelPlane< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelTorus< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::PCDGrabber< PointT >::publish(), pcl::PointCloud< PointT >::push_back(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeBaseNode< ContainerT, PointT >::queryBBIncludes(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::read(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::read(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::readOMP(), pcl::SurfaceReconstruction< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::PointCloud< PointT >::resize(), pcl::OrganizedConnectedComponentSegmentation< PointT, PointLT >::segment(), pcl::SegmentDifferences< PointT >::segment(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::setInputSource(), pcl::visualization::ImageViewer::showCorrespondences(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::sobelMagnitudeDirection(), pcl::Morphology< PointT >::subtractionBinary(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::swapDimensions(), pcl::toPCLPointCloud2(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::track(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::Morphology< PointT >::unionBinary(), pcl::io::vtkPolyDataToPointCloud(), pcl::io::vtkStructuredGridToPointCloud(), and pcl::PCDWriter::writeASCII().

is_dense

template<typename PointT >
bool pcl::PointCloud< PointT >::is_dense = true

Значение true, если нет недопустимых точек (например, если в каком-либо из их полей с плавающей точкой содержатся значения NaN или Inf).

Определение в строке 403 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addPolygonMesh(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::ExtractIndices< PointT >::applyFilter(), pcl::FilterIndices< PointT >::applyFilter(), pcl::GridMinimum< PointT >::applyFilter(), pcl::LocalMaximum< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::BRISK2DEstimation< PointInT, PointOutT, KeypointT, IntensityT >::compute(), pcl::compute3DCentroid(), pcl::computeCentroid(), pcl::computeCentroidAndOBB(), pcl::computeCovarianceMatrix(), pcl::SHOTEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT >::computeFeature(), pcl::SHOTColorEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT >::computeFeature(), pcl::FPFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::IntensityGradientEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT, IntensitySelectorT >::computeFeature(), pcl::IntensitySpinEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::MomentInvariantsEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::NormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::PFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::PrincipalCurvaturesEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::SHOTEstimationOMP< PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT >::computeFeature(), pcl::SHOTColorEstimationOMP< PointInT, PointNT, PointOutT, PointRFT >::computeFeature(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeatureFull(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeaturePart(), pcl::computeMeanAndCovarianceMatrix(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::concatenateFields(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::convertCloud(), pcl::filters::Convolution3D< PointIn, PointOut, KernelT >::convolve(), pcl::copyPointCloud(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::HarrisKeypoint3D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures(), pcl::common::CloudGenerator< pcl::PointXY, GeneratorT >::fill(), pcl::common::CloudGenerator< PointT, GeneratorT >::fill(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::getCloudWithLabel(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloudRGBA(), pcl::getMaxDistance(), pcl::getMinMax3D(), pcl::getPointCloudDifference(), pcl::getPointsInBox(), pcl::filters::Convolution< PointIn, PointOut >::initCompute(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::operator<<(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction3D(), pcl::io::pointCloudTovtkPolyData(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::processInputData(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelPlane< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::toPCLPointCloud2(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::visualization::PCLVisualizer::updatePolygonMesh(), pcl::io::vtkPolyDataToPointCloud() и pcl::io::vtkStructuredGridToPointCloud().

points

template<typename PointT >
std::vector<PointT, Eigen::aligned_allocator<PointT> > pcl::PointCloud< PointT >::points

Данные точек.

Определение в строке 395 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addPolygonMesh(), pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::PointCloud< PointT >::at(), pcl::PointCloud< PointT >::back(), pcl::PointCloud< PointT >::begin(), pcl::PointCloud< PointT >::cbegin(), pcl::PointCloud< PointT >::cend(), pcl::PointCloud< PointT >::clear(), pcl::features::computeApproximateCovariances(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::MomentInvariantsEstimation< PointInT, PointOutT >::computePointMomentInvariants(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::convertCloud(), pcl::gpu::kinfuLS::StandaloneMarchingCubes< PointT >::convertTrianglesToMesh(), pcl::PointCloud< PointT >::crbegin(), pcl::visualization::createPolygon(), pcl::PointCloud< PointT >::crend(), pcl::PointCloud< PointT >::data(), pcl::HarrisKeypoint6D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::BriskKeypoint2D< PointInT, PointOutT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::HarrisKeypoint3D< PointInT, PointOutT, NormalT >::detectKeypoints(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back(), pcl::PointCloud< PointT >::empty(), pcl::PointCloud< PointT >::end(), pcl::PointCloud< PointT >::erase(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::extractDescriptors(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::extractRGBFromPointCloud(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::findObjects(), pcl::PointCloud< PointT >::front(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloud(), pcl::features::ISMVoteList< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloudRGBA(), pcl::PointCloud< PointT >::getMatrixXfMap(), pcl::getMinMax3D(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes2(), pcl::PointCloud< PointT >::insert(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::PointCloud< PointT >::max_size(), pcl::PointCloud< PointT >::operator()(), pcl::PointCloud< PointT >::operator[](), pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::PointCloud< PointT >::push_back(), pcl::PointCloud< PointT >::rbegin(), pcl::PointCloud< PointT >::rend(), pcl::PointCloud< PointT >::reserve(), pcl::PointCloud< PointT >::resize(), pcl::OrganizedMultiPlaneSegmentation< PointT, PointNT, PointLT >::segmentAndRefine(), pcl::PlanarPolygon< PointT >::setContour(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::shiftCloud(), pcl::TextureMapping< PointInT >::showOcclusions(), pcl::PointCloud< PointT >::size(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::swapDimensions(), pcl::TextureMapping< PointInT >::textureMeshwithMultipleCameras(), pcl::PointCloud< PointT >::transient_emplace(), pcl::PointCloud< PointT >::transient_emplace_back(), pcl::PointCloud< PointT >::transient_erase(), pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert(), pcl::PointCloud< PointT >::transient_push_back() и pcl::PCDWriter::writeASCII().

sensor_orientation_

template<typename PointT >
Eigen::Quaternionf pcl::PointCloud< PointT >::sensor_orientation_ = Eigen::Quaternionf::Identity ()

Поза регистрации датчика (вращение).

Определение в строке 408 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addCorrespondences(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloud(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPolygonMesh(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::copyPointCloud(), pcl::Filter< PointT >::filter(), pcl::PCDWriter::generateHeader(), pcl::operator<<(), pcl::ImageGrabber< PointT >::operator[](), pcl::PCDGrabber< PointT >::operator[](), pcl::ImageGrabber< PointT >::publish(), pcl::StereoGrabber< PointT >::publish(), pcl::PCDGrabber< PointT >::publish(), pcl::IFSReader::read(), pcl::FileReader::read(), pcl::OBJReader::read(), pcl::PCDReader::read(), pcl::PLYReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::PLYWriter::write() и pcl::FileWriter::write().

sensor_origin_

template<typename PointT >
Eigen::Vector4f pcl::PointCloud< PointT >::sensor_origin_ = Eigen::Vector4f::Zero ()

Поза датчика при захвате (начало координат/перенос).

Определение в строке 406 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addCorrespondences(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloud(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::PCLVisualizer::addPolygonMesh(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::copyPointCloud(), pcl::Filter< PointT >::filter(), pcl::PCDWriter::generateHeader(), pcl::operator<<(), pcl::ImageGrabber< PointT >::operator[](), pcl::PCDGrabber< PointT >::operator[](), pcl::ImageGrabber< PointT >::publish(), pcl::StereoGrabber< PointT >::publish(), pcl::PCDGrabber< PointT >::publish(), pcl::IFSReader::read(), pcl::FileReader::read(), pcl::OBJReader::read(), pcl::PCDReader::read(), pcl::PLYReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::PLYWriter::write(), и pcl::FileWriter::write().

width

template<typename PointT >
std::uint32_t pcl::PointCloud< PointT >::width = 0

Ширина облака точек (если оно организовано в виде изображения).

Определение в строке 398 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::ImageViewer::addRGBImage(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::GridMinimum< PointT >::applyFilter(), pcl::LocalMaximum< PointT >::applyFilter(), pcl::MedianFilter< PointT >::applyFilter(), pcl::ProjectInliers< PointT >::applyFilter(), pcl::SamplingSurfaceNormal< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::applyProjectiveDepthICPOnDetections(), pcl::PointCloud< PointT >::assign(), pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateBorderDirection(), pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateMainPrincipalCurvature(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::canny(), pcl::RangeImageBorderExtractor::changeScoreAccordingToShadowBorderValue(), pcl::RangeImageBorderExtractor::checkIfMaximum(), pcl::RangeImageBorderExtractor::checkPotentialBorder(), pcl::PointCloud< PointT >::clear(), pcl::OrganizedEdgeBase< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::OrganizedEdgeFromRGBNormals< PointT, PointNT, PointLT >::compute(), pcl::DisparityMapConverter< PointT >::compute(), pcl::Feature< PointInT, ReferenceFrame >::compute(), pcl::Feature< PointInT, PointOutT >::compute(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::compute(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::VFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::compute(), pcl::BRISK2DEstimation< PointInT, PointOutT, KeypointT, IntensityT >::compute(), pcl::filters::Pyramid< PointT >::compute(), pcl::features::computeApproximateNormals(), pcl::GFPFHEstimation< PointInT, PointLT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::GRSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::IntensitySpinEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RIFTEstimation< PointInT, GradientT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::RSDEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeFeature(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeatureFull(), pcl::IntegralImageNormalEstimation< PointInT, PointOutT >::computeFeaturePart(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::computeMaxColorGradients(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::computeMaxColorGradientsSobel(), pcl::OURCVFHEstimation< PointInT, PointNT, PointOutT >::computeRFAndShapeDistribution(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::computeTransformedTemplatePoints(), pcl::PointCloud< PointT >::concatenate(), pcl::concatenateFields(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, false >::convert(), pcl::io::OrganizedConversion< PointT, true >::convert(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::convertCloud(), pcl::gpu::kinfuLS::StandaloneMarchingCubes< PointT >::convertTrianglesToMesh(), pcl::GaussianKernel::convolve(), pcl::filters::Convolution3D< PointIn, PointOut, KernelT >::convolve(), pcl::GaussianKernel::convolveCols(), pcl::GaussianKernel::convolveRows(), pcl::copyPointCloud(), pcl::common::deleteCols(), pcl::common::deleteRows(), pcl::demeanPointCloud(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::derivatives(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeCanny(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgePrewitt(), pcl::Edge< ImageType, ImageType >::detectEdgeSobel(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeSobel(), pcl::SUSANKeypoint< PointInT, PointOutT, NormalT, IntensityT >::detectKeypoints(), pcl::SmoothedSurfacesKeypoint< PointT, PointNT >::detectKeypoints(), pcl::MultiscaleFeaturePersistence< PointSource, PointFeature >::determinePersistentFeatures(), pcl::Morphology< PointT >::dilationBinary(), pcl::Morphology< PointT >::dilationGray(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::downsample(), pcl::common::duplicateColumns(), pcl::common::duplicateRows(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace(), pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back(), pcl::PointCloud< PointT >::erase(), pcl::Morphology< PointT >::erosionBinary(), pcl::Morphology< PointT >::erosionGray(), pcl::estimateProjectionMatrix(), pcl::common::expandColumns(), pcl::common::expandRows(), pcl::io::PointCloudImageExtractor< PointT >::extract(), pcl::OrganizedEdgeBase< PointT, PointLT >::extractEdges(), pcl::OrganizedEdgeFromRGB< PointT, PointLT >::extractEdges(), pcl::OrganizedEdgeFromNormals< PointT, PointNT, PointLT >::extractEdges(), pcl::io::PointCloudImageExtractorWithScaling< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromNormalField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromRGBField< PointT >::extractImpl(), pcl::io::PointCloudImageExtractorFromLabelField< PointT >::extractImpl(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::extractRGBFromPointCloud(), pcl::common::CloudGenerator< pcl::PointXY, GeneratorT >::fill(), pcl::common::CloudGenerator< PointT, GeneratorT >::fill(), pcl::occlusion_reasoning::filter(), pcl::fromPCLPointCloud2(), pcl::PCDWriter::generateHeader(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::getCloudWithLabel(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloud(), pcl::features::ISMVoteList< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloudRGBA(), pcl::DisparityMapConverter< PointDEM >::getDisparityThresholdMin(), pcl::occlusion_reasoning::getOccludedCloud(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes2(), pcl::filters::Convolution< PointIn, PointOut >::initCompute(), pcl::PointCloud< PointT >::insert(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::insertRange(), pcl::Morphology< PointT >::intersectionBinary(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::common::mirrorColumns(), pcl::common::mirrorRows(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::mismatchVector(), pcl::PointCloud< PointT >::operator()(), pcl::operator<<(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::performProcessing(), pcl::GridProjection< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction2D(), pcl::ConvexHull< PointInT >::performReconstruction3D(), pcl::PointCloudDepthAndRGBtoXYZRGBA(), pcl::PointCloudRGBtoI(), pcl::io::pointCloudTovtkStructuredGrid(), pcl::PointCloudXYZHSVtoXYZRGB(), pcl::PointCloudXYZRGBAtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZHSV(), pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZI(), pcl::CloudSurfaceProcessing< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::BilateralUpsampling< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::MovingLeastSquares< PointInT, PointOutT >::process(), pcl::ColorGradientModality< PointInT >::processInputData(), pcl::SampleConsensusModelCircle2D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCircle3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCone< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelCylinder< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelEllipse3D< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelLine< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelPlane< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelStick< PointT >::projectPoints(), pcl::SampleConsensusModelTorus< PointT, PointNT >::projectPoints(), pcl::PCDGrabber< PointT >::publish(), pcl::PointCloud< PointT >::push_back(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeBaseNode< ContainerT, PointT >::queryBBIncludes(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::read(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::read(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::read(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::read(), pcl::io::LZFDepth16ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFRGB24ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFYUV422ImageReader::readOMP(), pcl::io::LZFBayer8ImageReader::readOMP(), pcl::SurfaceReconstruction< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::ConvexHull< PointInT >::reconstruct(), pcl::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::PointCloud< PointT >::resize(), pcl::OrganizedConnectedComponentSegmentation< PointT, PointLT >::segment(), pcl::SegmentDifferences< PointT >::segment(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, float >::setInputSource(), pcl::visualization::ImageViewer::showCorrespondences(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::sobelMagnitudeDirection(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::spatialGradient(), pcl::Morphology< PointT >::subtractionBinary(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::swapDimensions(), pcl::toPCLPointCloud2(), pcl::tracking::PyramidalKLTTracker< PointInT, IntensityT >::track(), pcl::transformPointCloud(), pcl::transformPointCloudWithNormals(), pcl::Morphology< PointT >::unionBinary(), pcl::RangeImageBorderExtractor::updatedScoreAccordingToNeighborValues(), pcl::io::vtkPolyDataToPointCloud(), pcl::io::vtkStructuredGridToPointCloud(), and pcl::PCDWriter::writeASCII().


Документация этого класса создана на основе следующих файлов:
  • pcl/common/distances.h
  • pcl/point_cloud.h

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_point_cloud.html

Spec-Zone.ru

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