pcl::PointCloud — PointCloudLibrary

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

#include <pcl/point_cloud.h>

END_OF_DOCUMENT_MARKER

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

Публичные функции-члены
	PointCloud ()=default
	Конструктор по умолчанию. Подробнее...
	PointCloud (const PointCloud< PointT > &pc, const Indices &indices)
	Конструктор копирования из подмножества облака точек. Подробнее...
	PointCloud (std::uint32_t width_, std::uint32_t height_, const PointT &value_=PointT())
	Конструктор выделения памяти из подмножества облака точек. Подробнее...
PointCloud &	operator+= (const PointCloud &rhs)
	Добавить облако точек к текущему облаку. Подробнее...
PointCloud	operator+ (const PointCloud &rhs)
	Добавить облако точек к другому облаку. Подробнее...
const PointT &	at (int column, int row) const
	Получить точку по координатам (столбец, строка). Подробнее...
PointT &	at (int column, int row)
	Получить точку по координатам (столбец, строка). Подробнее...
const PointT &	operator() (std::size_t column, std::size_t row) const
	Получить точку по координатам (столбец, строка). Подробнее...
PointT &	operator() (std::size_t column, std::size_t row)
	Получить точку по координатам (столбец, строка). Подробнее...
bool	isOrganized () const
	Возвращает, является ли набор данных организованным (например, расположенным в структурированной сетке). Подробнее...
Eigen::Map< Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> >	getMatrixXfMap (int dim, int stride, int offset)
	Возвращает Eigen MatrixXf (предполагает значения с плавающей точкой), сопоставленную с заданными размерами PointCloud. Подробнее...
const Eigen::Map< const Eigen::MatrixXf, Eigen::Aligned, Eigen::OuterStride<> >	getMatrixXfMap (int dim, int stride, int offset) const
	Возвращает Eigen MatrixXf (предполагает значения с плавающей точкой), сопоставленную с заданными размерами 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, чтобы он содержал `count` элементов. Подробнее...
void	resize (uindex_t new_width, uindex_t new_height)
	Изменяет размер контейнера, чтобы он содержал `new_width * new_height` элементов. Подробнее...
void	resize (index_t count, const PointT &value)
	Изменяет размер контейнера, чтобы он содержал count элементов. Подробнее...
void	resize (index_t new_width, index_t new_height, const PointT &value)
	Изменяет размер контейнера, 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` копии `value` Подробнее...
void	assign (index_t new_width, index_t new_height, const PointT &value)
	Заменяет точки на `new_width * new_height` копии `value` Подробнее...
template<class InputIterator >
void	assign (InputIterator first, InputIterator last)
	Заменяет точки на копии тех, что в диапазоне `[first, last)` Подробнее...
template<class InputIterator >
void	assign (InputIterator first, InputIterator last, index_t new_width)
	Заменяет точки на копии тех, что в диапазоне `[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)
	Вставить новую точку в облако, в конец контейнера. Подробнее...
void	transient_push_back (const PointT &pt)
	Вставить новую точку в облако, в конец контейнера. Подробнее...
template<class... Args>
reference	emplace_back (Args &&...args)
	Вставить новую точку в облако, в конец контейнера. Подробнее...
template<class... Args>
reference	transient_emplace_back (Args &&...args)
	Вставить новую точку в облако, в конец контейнера. Подробнее...
iterator	insert (iterator position, const PointT &pt)
	Вставить новую точку в облако, используя итератор. Подробнее...
iterator	transient_insert (iterator position, const PointT &pt)
	Вставить новую точку в облако, используя итератор. Подробнее...
void	insert (iterator position, std::size_t n, const PointT &pt)
	Вставить новую точку в облако N раз, используя итератор. Подробнее...
void	transient_insert (iterator position, std::size_t n, const PointT &pt)
	Вставить новую точку в облако N раз, используя итератор. Подробнее...

template<class InputIterator >
void	insert (iterator position, InputIterator first, InputIterator last)
	Вставить новый диапазон точек в облако в определённой позиции. Подробнее...
template<class InputIterator >
void	transient_insert (iterator position, InputIterator first, InputIterator last)
	Вставить новый диапазон точек в облако в определённой позиции. Подробнее...
template<class... Args>
iterator	emplace (iterator position, Args &&...args)
	Вставить новую точку в облако, используя итератор. Подробнее...
template<class... Args>
iterator	transient_emplace (iterator position, Args &&...args)
	Вставить новую точку в облако, используя итератор. Подробнее...
iterator	erase (iterator position)
	Удалить точку из облака. Подробнее...
iterator	transient_erase (iterator position)
	Удалить точку из облака. Подробнее...
iterator	erase (iterator first, iterator last)
	Удалить набор точек, заданный парой итераторов (first, last). Подробнее...
iterator	transient_erase (iterator first, iterator last)
	Удалить набор точек, заданный парой итераторов (first, last). Подробнее...
void	swap (PointCloud< PointT > &rhs)
	Поменять местами облако точек с другим облаком. Подробнее...
void	clear ()
	Удаляет все точки из облака и устанавливает ширину и высоту в 0. Подробнее...
Ptr	makeShared () const
	Копирует облако в кучу и возвращает умный указатель. Обратите внимание, что выполняется глубокая копия, поэтому не используйте эту функцию для непустых облаков. Подробнее...

Статические публичные члены-функции
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)

Общедоступные 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 как структура изображения). Подробнее...
std::uint32_t	height = 0
	Высота облака точек (если оно организовано как структура изображения). Подробнее...
bool	is_dense = true
	Истина, если нет недопустимых точек (например, имеют значения NaN или Inf в любом из полей с плавающей точкой). Подробнее...
Eigen::Vector4f	sensor_origin_ = Eigen::Vector4f::Zero ()
	Положение датчика (начало/перевод). Подробнее...
Eigen::Quaternionf	sensor_orientation_ = Eigen::Quaternionf::Identity ()
	Положение датчика (вращение). Подробнее...

Подробное описание

шаблон<typename PointT>
класс pcl::PointCloud< PointT >

PointCloud представляет базовый класс в PCL для хранения наборов 3D точек.

Класс является шаблонным, что означает, что вам нужно указать тип данных, который он должен содержать. Например, чтобы создать облако точек, которое хранит 4 случайные точки данных 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:351
pcl::PointXYZ
A point structure representing Euclidean xyz coordinates.
Definition: point_types.hpp:351

Класс PointCloud содержит следующие элементы:

width - определяет ширину набора данных облака точек в количестве точек. WIDTH имеет два значения:
- он может указать общее количество точек в облаке (равно POINTS см. ниже) для неорганизованных наборов данных;
- он может указать ширину (общее количество точек в строке) организованного набора данных облака точек. Обязательно.
height - определяет высоту набора данных облака точек в количестве точек. HEIGHT имеет два значения:
- он может указать высоту (общее количество строк) организованного набора данных облака точек;
- он устанавливается в 1 для неорганизованных наборов данных (тем самым используется для проверки, организован ли набор данных или нет). Обязательно.
points - массив данных, где хранятся все точки типа PointT. Обязательно.
is_dense - указывает, если все данные в points конечны (true), или могут содержать значения Inf/NaN (false). Обязательно.
sensor_origin_ - указывает положение датчика (начало/перевод). Необязательно.
sensor_orientation_ - указывает положение датчика (вращение). Необязательно.

Автор: Patrick Mihelich, Radu B. Rusu

Определение в строке 172 файла point_cloud.h.

Документация по переопределению типа члена

CloudVectorType

шаблон<typename PointT >

используйте pcl::PointCloud< PointT >::CloudVectorType = std::vector<PointCloud<PointT>, Eigen::aligned_allocator<PointCloud<PointT> > >

Определение в строке 412 файла point_cloud.h.

const_iterator

шаблон<typename PointT >

используйте pcl::PointCloud< PointT >::const_iterator = typename VectorType::const_iterator

Определение в строке 426 файла point_cloud.h.

const_reference

шаблон<typename PointT >

используйте pcl::PointCloud< PointT >::const_reference = const PointT&

Определение в строке 420 файла point_cloud.h.

const_reverse_iterator

шаблон<typename PointT >

используйте 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.

Конструктор и деструктор

PointCloud() [1/3]

template<typename PointT >

pcl::PointCloud< PointT >::PointCloud ( )

по умолчанию

Конструктор по умолчанию.

Устанавливает is_dense в true, width и height в 0, а sensor_origin_ и sensor_orientation_ в единичную матрицу.

PointCloud() [2/3]

template<typename PointT >

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

inline

Конструктор копирования подмножества облака точек.

Параметры

[in]	pc	облако точек для копирования
[in]	indices	подмножество для копирования

Определение в строке 185 файла point_cloud.h.

Ссылается на 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 выделения 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 члена функции

assign() [1/6]

template<typename PointT >

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

inline

Заменяет точки на count копии value.

Примечание: Это нарушает организованную структуру облака, устанавливая высоту в 1!

Параметры

[in]	count	новый размер облака точек
[in]	value	значение, которое должно иметь каждый элемент облака

Определение в строке 548 файла point_cloud.h.

Используется в 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 копии 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.

assign() [3/6]

template<typename PointT >

template<class InputIterator >

void pcl::PointCloud< PointT >::assign	(	InputIterator	first,
		InputIterator	last
	)

inline

Заменяет точки копиями из диапазона [first, last)

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

Примечание: Это нарушает упорядоченную структуру облака, установив высоту в 1!

Определение в строке 578 файла point_cloud.h.

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 точек из диапазона [first, last)

Поведение неопределено, если какой-либо аргумент является итератором в *this

Примечание: Этот метод рассчитывает высоту на основе размера и заданной ширины. Это означает, что присваивание происходит, даже если размер не является целым кратным ширины

Параметры

[in]	first,last	диапазон, из которого копируются точки
[in]	new_width	новая ширина облака точек

Определение в строке 596 файла point_cloud.h.

assign() [5/6]

template<typename PointT >

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

inline

Заменяет точки элементами из списка инициализации ilist

Примечание: Это нарушает структурированность облака, устанавливая высоту в 1!

Определение в строке 623 файла point_cloud.h.

assign() [6/6]

template<typename PointT >

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

inline

Заменяет точки элементами из списка инициализации ilist

Примечание: Этот метод рассчитывает высоту на основе размера и заданной ширины. Это означает, что присваивание происходит, даже если размер не является целым кратным ширины

Параметры

[in]	ilist	список инициализации, из которого копируются точки
[in]	new_width	новая ширина облака точек

Определение в строке 638 файла point_cloud.h.

at() [1/4]

template<typename PointT >

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

inline

Получить точку по координатам (столбец, строка).

Работает только с организованными наборами данных (теми, у которых высота != 1).

Параметры

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

Определение в строке 276 файла point_cloud.h.

at() [2/4]

template<typename PointT >

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

inline

Получить точку по координатам (столбец, строка).

Работает только с организованными наборами данных (теми, у которых высота != 1).

Параметры

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

Определение в строке 262 файла point_cloud.h.

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.

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.

back() [1/2]

template<typename PointT >

PointT& pcl::PointCloud< PointT >::back ( )

inline

Определение в строке 538 файла point_cloud.h.

back() [2/2]

template<typename PointT >

const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::back ( ) const

inline

Определение в строке 537 файла point_cloud.h.

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.

begin() [2/2]

template<typename PointT >

iterator pcl::PointCloud< PointT >::begin ( )

inlinenoexcept

Определение в строке 429 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::geometry::MeshBase< DerivedT, MeshTraitsT, MeshTagT >::cleanUp(), pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeCovariances(), 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.

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

Definition at line 434 of file point_cloud.h.

Referenced by pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::readRange(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setBackgroundPoints(), and pcl::MinCutSegmentation< PointT >::setForegroundPoints().

clear()

template<typename PointT >

void pcl::PointCloud< PointT >::clear ( )

inline

Удаляет все точки в облаке и устанавливает ширину и высоту в 0.

Definition at line 885 of file point_cloud.h.

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

Definition at line 248 of file point_cloud.h.

References pcl::concatenate().

concatenate() [2/2]

template<typename PointT >

static bool pcl::PointCloud< PointT >::concatenate	(	pcl::PointCloud< PointT > &	облако1,
		const pcl::PointCloud< PointT > &	облако2
	)

inlinestatic

Определение в строке 231 файла point_cloud.h.

Ссылки на 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().

crbegin()

template<typename PointT >

const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::crbegin ( ) const

inlinenoexcept

Определение в строке 439 файла point_cloud.h.

crend()

template<typename PointT >

const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::crend ( ) const

inlinenoexcept

Определение в строке 440 файла point_cloud.h.

data() [1/2]

template<typename PointT >

const PointT* pcl::PointCloud< PointT >::data ( ) const

inlinenoexcept

Определение в строке 448 файла point_cloud.h.

data() [2/2]

template<typename PointT >

PointT* pcl::PointCloud< PointT >::data ( )

inlinenoexcept

Определение в строке 447 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::transformPointCloud().

emplace()

template<typename PointT >

template<class... Args>

iterator pcl::PointCloud< PointT >::emplace	(	iterator	позиция,
		Args &&...	аргументы
	)

inline

Добавить новую точку в облако, заданную итератором.

Примечание: Это нарушает структурированную организацию облака, устанавливая высоту в 1!

Параметры

[вход]	позиция	итератор перед которым будет добавлена точка
[вход]	аргументы	аргументы для передачи при создании точки

Возвращает: итератор новой позиции

Определение в строке 793 файла point_cloud.h.

emplace_back()

template<typename PointT >

template<class... Args>

reference pcl::PointCloud< PointT >::emplace_back ( Args &&... аргументы )

inline

Добавить новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание: Это нарушает структурированную организацию облака, устанавливая высоту в 1!

Параметры

[вход] аргументы аргументы для передачи при создании точки

Возвращает: ссылка на добавленную точку

Определение в строке 686 файла point_cloud.h.

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

empty()

template<typename PointT >

bool pcl::PointCloud< PointT >::empty ( ) const

inline

Определение в строке 446 файла point_cloud.h.

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

Определение в строке 432 файла point_cloud.h.

end() [2/2]

template<typename PointT >

iterator pcl::PointCloud< PointT >::end ( )

inlinenoexcept

Определение в строке 430 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint< PointSource, PointTarget, Scalar >::computeCovariances(), 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, заданных парой итераторов (first, last).

Примечание: Это нарушает упорядоченную структуру облака, установив высоту в 1!

Параметры

[in]	first	с какого места начинать удаление точек
[in]	last	до какого места нужно удалить точки

Возвращает: возвращает новую позицию итератора

Определение в строке 847 файла point_cloud.h.

erase() [2/2]

template<typename PointT >

iterator pcl::PointCloud< PointT >::erase ( iterator position )

inline

Удаляет точку из облака.

Примечание: Это нарушает упорядоченную структуру облака, установив высоту в 1!

Параметры

[in] position какую точку данных нужно удалить

Возвращает: возвращает новую позицию итератора

Определение в строке 820 файла point_cloud.h.

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.

front() [2/2]

template<typename PointT >

const PointT& pcl::PointCloud< PointT >::front ( ) const

inline

Определение в строке 535 файла point_cloud.h.

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 перегруженный член-функция, предоставленный для удобства. Он отличается от вышеприведенной функции только тем, какие аргументы он принимает.

Примечание: Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте с осторожностью!

Внимание: Типы PointT в большинстве случаев выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 374 файла point_cloud.h.

getMatrixXfMap() [2/4]

template<typename PointT >

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

inline

Примечание: Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте с осторожностью!

Внимание: Типы PointT в большинстве случаев выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 386 файла point_cloud.h.

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 Eigen::MatrixXf (предполагает значения float) сопоставленную с указанными измерениями PointCloud.

Примечание: Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте с осторожностью!

Внимание

Флаги времени компиляции, используемые для Eigen, могут повлиять на размер возвращаемой Eigen::Map. Если Eigen использует хранение в порядке строк, форма матрицы будет (число точек X элементы в точке), в противном случае форма матрицы будет (элементы в точке X число точек). По сути,

Направление основного порядка: число точек в облаке
Направление второстепенного порядка: число измерений точки По умолчанию, начиная с Eigen 3.3, Eigen использует хранение в порядке столбцов

Параметры

[in]	dim	число измерений, которые нужно учитывать для каждой точки
[in]	stride	число значений в каждой точке (будет числом значений, разделяющих две колонки)
[in]	offset	число измерений, которые нужно пропустить с начала каждой точки (stride = offset + dim + x, где x — число измерений, которые нужно пропустить с конца каждой точки)

Примечание: для получения только координат XYZ из PointXYZ используйте dim=3, stride=4 и offset=0 из-за выравнивания.

Внимание: Типы PointT в большинстве случаев выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 333 файла point_cloud.h.

getMatrixXfMap() [4/4]

шаблон<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 объект Eigen MatrixXf (предполагает значения float), сопоставленный с указанными измерениями облака точек PointCloud.

Примечание: Этот метод предназначен только для опытных пользователей! Используйте с осторожностью!

Внимание

Флаги времени компиляции, используемые для Eigen, могут повлиять на размер возвращаемого Eigen::Map. Если Eigen использует хранение строк, форма матрицы будет (число точек X элементы в точке), в противном случае форма матрицы будет (элементы в точке X число точек). В сущности,

Основное направление: число точек в облаке
Второстепенное направление: число измерений точки. По умолчанию, начиная с Eigen 3.3, Eigen использует хранение столбцов.

Параметры

[вход]	dim	количество измерений для каждой точки
[вход]	stride	количество значений в каждой точке (будет количеством значений, разделяющих два столбца)
[вход]	offset	количество измерений, пропуск в начале каждой точки (stride = offset + dim + x, где x — количество измерений, пропускаемых с конца каждой точки)

Примечание: для получения только координат XYZ из PointXYZ используйте dim=3, stride=4 и offset=0 из-за выравнивания.

Внимание: Типы PointT в большинстве случаев выровнены, поэтому смещения не являются непрерывными!

Определение в строке 359 файла point_cloud.h.

insert() [1/3]

шаблон<typename PointT >

итератор pcl::PointCloud< PointT >::insert	(	итератор	position,
		const PointT &	pt
	)

inline

Вставляет новую точку в облако, используя итератор.

Примечание: Это нарушает структуру организованного облака, установив высоту в 1!

Параметры

[вход]	position	место вставки точки
[вход]	pt	точка для вставки

Возвращает: возвращает новый итератор положения

Определение в строке 713 файла point_cloud.h.

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]

шаблон<typename PointT >

шаблон<class InputIterator >

void pcl::PointCloud< PointT >::insert	(	итератор	position,
		InputIterator	first,
		InputIterator	last
	)

inline

Вставляет новый диапазон точек в облако в определённой позиции.

Примечание: Это нарушает структуру организованного облака, установив высоту в 1!

Параметры

[вход]	position	место вставки данных
[вход]	first	начало вставки точек
[вход]	last	окончание вставки точек

Определение в строке 767 файла point_cloud.h.

insert() [3/3]

шаблон<typename PointT >

void pcl::PointCloud< PointT >::insert	(	итератор	position,
		std::size_t	n,
		const PointT &	pt
	)

inline

Вставляет новую точку в облако N раз, используя итератор.

Примечание: Это нарушает структуру организованного облака, установив высоту в 1!

Параметры

[вход]	position	место вставки точки
[вход]	n	количество повторений вставки точки
[вход]	pt	точка для вставки

Определение в строке 741 файла point_cloud.h.

isOrganized()

template<typename PointT >

bool pcl::PointCloud< PointT >::isOrganized ( ) const

inline

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

Примечание: Значение высоты должно отличаться от 1, чтобы набор данных был упорядоченным.

Определение в строке 310 файла point_cloud.h.

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 кучу и возвращает умный указатель. Обратите внимание, что выполняется глубокая копия, поэтому не используйте эту функцию для непустых облаков.

Изменения возвращённого облака не отражаются обратно в исходное.

Возвращает: Умный указатель на копию облака

Определение 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

Определение в строке 444 файла point_cloud.h.

operator()() [1/2]

template<typename PointT >

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

inline

Получить точку по координатам (столбец, строка).

Работает только с упорядоченными наборами данных (с высотой != 1).

Параметры

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

Определение в строке 301 файла point_cloud.h.

operator()() [2/2]

template<typename PointT >

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

inline

Получить точку по координатам (столбец, строка).

Работает только с упорядоченными наборами данных (с высотой != 1).

Параметры

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

Определение в строке 290 файла point_cloud.h.

operator+()

template<typename PointT >

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

inline

Добавить одно облако точек к другому.

Параметры

[in] rhs облако, которое нужно добавить к текущему

Возвращает: новое облако как конкатенацию текущего облака и нового заданного облака

Определение в строке 225 файла point_cloud.h.

operator+=()

template<typename PointT >

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

inline

Добавить облако точек к текущему облаку.

Параметры

[in] rhs облако для добавления к текущему облаку

Возвращает: новое облако, как конкатенацию текущего облака и нового заданного облака

Определение в строке 214 файла point_cloud.h.

Ссылки на pcl::concatenate().

operator[]() [1/2]

template<typename PointT >

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

inline

Определение в строке 532 файла point_cloud.h.

operator[]() [2/2]

template<typename PointT >

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

inline

Определение в строке 531 файла point_cloud.h.

push_back()

template<typename PointT >

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

inline

Вставить новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание: Это нарушает структурированность облака, установив высоту в 1!

Параметры

[in] pt точка для вставки

Определение в строке 663 файла point_cloud.h.

Ссылка на 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.

rbegin() [2/2]

template<typename PointT >

reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rbegin ( )

inlinenoexcept

Определение в строке 435 файла point_cloud.h.

rend() [1/2]

template<typename PointT >

const_reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rend ( ) const

inlinenoexcept

Определение в строке 438 файла point_cloud.h.

rend() [2/2]

template<typename PointT >

reverse_iterator pcl::PointCloud< PointT >::rend ( )

inlinenoexcept

Определение в строке 436 файла point_cloud.h.

reserve()

template<typename PointT >

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

inline

Определение в строке 445 файла point_cloud.h.

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(), и другими.

resize() [1/4]

template<typename PointT >

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

inline

Изменяет размер контейнера на count элементов.

Если текущий размер больше count, облако точек уменьшается до первых count элементов.
Если текущий размер меньше count, добавляются дополнительные копии value.

Примечание

Это может нарушить упорядоченную структуру облака, установив высоту в 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.

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 заданное количество элементов.

Если текущий размер больше запрошенного размера, облако точек уменьшается до первых запрошенных элементов

Если текущий размер меньше запрошенного размера, добавляются дополнительные точки с значениями по умолчанию

Параметры

[in]	new_width	новая ширина облака точек
[in]	new_height	новая высота облака точек
[in]	value	значение, используемое для инициализации новых точек

Определение в строке 523 файла point_cloud.h.

resize() [3/4]

template<typename PointT >

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

inline

Изменяет размер контейнера так, чтобы он содержал указанное количество элементов.

Если текущий размер больше указанного, облако точек уменьшается до первых указанного числа элементов
Если текущий размер меньше указанного, добавляются дополнительные точки с значениями по умолчанию

Примечание

Это потенциально нарушает структуру упорядоченного облака, устанавливая высоту в 1, ЕСЛИ width * height != count!

Параметры

[in] count новый размер облака точек

Определение в строке 462 файла point_cloud.h.

Ссылка на pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::align(), pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::ConditionalRemoval< PointT >::applyFilter(), pcl::ShadowPoints< PointT, NormalT >::applyFilter(), pcl::UniformSampling< PointT >::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::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::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::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< pcl::PointXYZRGBA, pcl::Normal, pcl::Label >::segmentAndRefine(), 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 для размещения new_width * new_height элементов.

Если текущий размер больше запрошенного, облако точек уменьшается до первого запрошенного размера
Если текущий размер меньше запрошенного, добавляются дополнительные точки, инициализированные по умолчанию

Parameters

[in]	new_width	новая ширина облака точек
[in]	new_height	новая высота облака точек

Определение в строке 482 файла point_cloud.h.

size()

template<typename PointT >

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

inline

Определение в строке 443 файла point_cloud.h.

pcl::registration::TransformationEstimationPointToPlaneLLS< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationSVD< PointSource, PointTarget, Scalar >::estimateRigidTransformation(), pcl::registration::TransformationEstimationSVD< PointSource, PointTarget, float >::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::getMaxDistance(), pcl::getMaxSegment(), pcl::getMeanPointDensity(), pcl::occlusion_reasoning::getOccludedCloud(), pcl::getPointCloudDifference(), pcl::getPointsInBox(), pcl::outofcore::OutofcoreOctreeDiskContainer< PointT >::insertRange(), pcl::Morphology< PointT >::intersectionBinary(), pcl::isPointIn2DPolygon(), pcl::isXYPointIn2DXYPolygon(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::loadTemplates(), 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::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(), и pcl::PCDWriter::writeBinaryCompressed().

swap()

template<typename PointT >

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

inline

Обмен облаком точек с другим облаком.

Parameters

[in,out] rhs облако точек, с которым обмениваются

Определение в строке 872 файла point_cloud.h.

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

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

transient_emplace()

template<typename PointT >

template<class... Args>

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

inline

Вставить новую точку в облако, задав итератор.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Parameters

[in]	position	итератор перед которым будет вставлена точка
[in]	args	параметры для передачи в конструктор точки

Возвращает: возвращает новый итератор позиции

Определение в строке 808 файла point_cloud.h.

transient_emplace_back()

template<typename PointT >

template<class... Args>

reference pcl::PointCloud< PointT >::transient_emplace_back ( Args &&... args )

inline

Вставить новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Parameters

[in] args параметры для передачи в конструктор точки

Возвращает: ссылка на вставленную точку

Определение в строке 700 файла point_cloud.h.

transient_erase() [1/2]

шаблон<typename PointT >

итератор pcl::PointCloud< PointT >::transient_erase	(	итератор	first,
		итератор	last
	)

inline

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

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in]	first	с какой точки начать удаление точек
[in]	last	до какой точки остановить удаление точек

Возвращает: возвращает новую позицию итератора

Определение в строке 862 файла point_cloud.h.

transient_erase() [2/2]

шаблон<typename PointT >

итератор pcl::PointCloud< PointT >::transient_erase ( итератор position )

inline

Удалить точку из облака.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in] position какую точку данных удалить

Возвращает: возвращает новую позицию итератора

Определение в строке 834 файла point_cloud.h.

transient_insert() [1/3]

шаблон<typename PointT >

итератор pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert	(	итератор	position,
		const PointT &	pt
	)

inline

Вставить новую точку в облако, заданную итератором.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in]	position	куда вставить точку
[in]	pt	точка для вставки

Возвращает: возвращает новую позицию итератора

Определение в строке 728 файла point_cloud.h.

transient_insert() [2/3]

шаблон<typename PointT >

шаблон<class InputIterator >

void pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert	(	итератор	position,
		InputIterator	first,
		InputIterator	last
	)

inline

Вставить новый диапазон точек в облако в определённой позиции.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in]	position	куда вставлять данные
[in]	first	с какой точки начать вставку
[in]	last	с какой точки закончить вставку

Определение в строке 781 файла point_cloud.h.

transient_insert() [3/3]

шаблон<typename PointT >

void pcl::PointCloud< PointT >::transient_insert	(	итератор	position,
		std::size_t	n,
		const PointT &	pt
	)

inline

Вставить новую точку в облако N раз, заданную итератором.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in]	position	куда вставить точку
[in]	n	количество раз для вставки точки
[in]	pt	точка для вставки

Определение в строке 755 файла point_cloud.h.

transient_push_back()

шаблон<typename PointT >

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

inline

Вставить новую точку в облако в конец контейнера.

Примечание: Предполагается, что пользователь позже скорректирует ширину и высоту!

Параметры

[in] pt точка для вставки

Определение в строке 675 файла point_cloud.h.

Используется в pcl::copyPointCloud().

Данные члена

Заголовок

template<typename PointT >

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

Заголовок облака точек.

Содержит информацию о времени получения.

Определено в строке 392 файла point_cloud.h.

Высота

template<typename PointT >

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

Высота облака точек (если организовано как структура изображения).

Определено в строке 400 файла point_cloud.h.

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(), и pcl::PCDWriter::writeASCII().

is_dense

template<typename PointT >

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

Истинно, если нет недействительных точек (например, имеют значения NaN или Inf в любом из своих полей с плавающей точкой).

Определение в строке 403 файла point_cloud.h.

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::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::visualization::createPolygon(), 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::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::extractDescriptors(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::extractRGBFromPointCloud(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::findObjects(), pcl::MinCutSegmentation< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloud(), pcl::features::ISMVoteList< PointT >::getColoredCloud(), pcl::RegionGrowing< PointT, NormalT >::getColoredCloudRGBA(), pcl::getMinMax3D(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes(), pcl::RFFaceDetectorTrainer::getVotes2(), pcl::UnaryClassifier< PointT >::kmeansClustering(), pcl::MarchingCubes< PointNT >::performReconstruction(), pcl::ConcaveHull< PointInT >::performReconstruction(), pcl::SampleConsensusModelSphere< PointT >::projectPoints(), pcl::OrganizedMultiPlaneSegmentation< PointT, PointNT, PointLT >::segmentAndRefine(), pcl::PlanarPolygon< PointT >::setContour(), pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation< FeatureSize, PointT, NormalT >::shiftCloud(), pcl::TextureMapping< PointInT >::showOcclusions(), pcl::PointCloud< PointT >::swap(), pcl::people::GroundBasedPeopleDetectionApp< PointT >::swapDimensions(), pcl::TextureMapping< PointInT >::textureMeshwithMultipleCameras(), и pcl::PCDWriter::writeASCII().

sensor_orientation_

template<typename PointT >

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

Положение 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 ()

Положение датчика (начало/перевод).

Определение в строке 406 файла point_cloud.h.

ширина

template<typename PointT >

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

Ширина облака точек (если организовано как структура изображения).

Определение в строке 398 файла point_cloud.h.

Ссылается на pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloudNormals(), pcl::visualization::ImageViewer::addRGBImage(), pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >::align(), 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::UniformSampling< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGrid< PointT >::applyFilter(), pcl::VoxelGridCovariance< PointT >::applyFilter(), pcl::LineRGBD< PointXYZT, PointRGBT >::applyProjectiveDepthICPOnDetections(), pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateBorderDirection(), pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateMainPrincipalCurvature(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::canny(), pcl::RangeImageBorderExtractor::changeScoreAccordingToShadowBorderValue(), pcl::RangeImageBorderExtractor::checkIfMaximum(), pcl::RangeImageBorderExtractor::checkPotentialBorder(), 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::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< ImageType, ImageType >::detectEdgeCanny(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgeCanny(), pcl::Edge< PointInT, PointOutT >::detectEdgePrewitt(), pcl::Edge< ImageType, ImageType >::detectEdgeRoberts(), 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::removeNaNFromPointCloud(), pcl::removeNaNNormalsFromPointCloud(), pcl::OrganizedConnectedComponentSegmentation< PointT, PointLT >::segment(), pcl::SegmentDifferences< PointT >::segment(), 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(), и pcl::PCDWriter::writeASCII().

The documentation for this class was generated from the following files:

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

Публичные типы

Публичные функции-члены

Статические публичные члены-функции

Общедоступные атрибуты

Подробное описание

шаблон<typename PointT> класс pcl::PointCloud< PointT >

Документация по переопределению типа члена

CloudVectorType

const_iterator

const_reference

const_reverse_iterator

ConstPtr

difference_type

iterator

PointType

Ptr

reference

reverse_iterator

size_type

value_type

VectorType

Конструктор и деструктор

PointCloud() [1/3]

PointCloud() [2/3]

PointCloud() [3/3]

Документация члена функции

assign() [1/6]

assign() [2/6]

assign() [3/6]

assign() [4/6]

assign() [5/6]

assign() [6/6]

at() [1/4]

at() [2/4]

at() [3/4]

at() [4/4]

back() [1/2]

back() [2/2]

begin() [1/2]

begin() [2/2]

cbegin()

cend()

clear()

concatenate() [1/2]

concatenate() [2/2]

crbegin()

crend()

data() [1/2]

data() [2/2]

emplace()

emplace_back()

empty()

end() [1/2]

end() [2/2]

erase() [1/2]

erase() [2/2]

front() [1/2]

front() [2/2]

getMatrixXfMap() [1/4]

getMatrixXfMap() [2/4]

getMatrixXfMap() [3/4]

getMatrixXfMap() [4/4]

insert() [1/3]

insert() [2/3]

insert() [3/3]

isOrganized()

makeShared()

max_size()

operator()() [1/2]

operator()() [2/2]

operator+()

operator+=()

operator[]() [1/2]

operator[]() [2/2]

push_back()

rbegin() [1/2]

rbegin() [2/2]

rend() [1/2]

rend() [2/2]

reserve()

шаблон<typename PointT>
класс pcl::PointCloud< PointT >