ProgressiveSampleConsensus представляет собой реализацию алгоритма PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), описанного в работе: «Сопоставление с PROSAC — прогрессивный консенсус по выборке», Chum, O. Подробнее...
#include <pcl/sample_consensus/prosac.h>
Общедоступные типы | |
| using | Ptr = shared_ptr< ProgressiveSampleConsensus > |
| using | ConstPtr = shared_ptr< const ProgressiveSampleConsensus > |
 Общедоступные типы, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| using | Ptr = shared_ptr< SampleConsensus< PointT > > |
| using | ConstPtr = shared_ptr< const SampleConsensus< PointT > > |
Общедоступные функции-члены | |
| ProgressiveSampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model) | |
| Основной конструктор PROSAC (Progressive SAmple Consensus). Подробнее... |
|
| ProgressiveSampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model, double threshold) | |
| Основной конструктор PROSAC (Progressive SAmple Consensus). Подробнее... |
|
| bool | computeModel (int debug_verbosity_level=0) override |
| Вычислить модель и найти внутренние точки. Подробнее... |
|
|
Общедоступные функции-члены, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| SampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model, bool random=false) | |
| Конструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| SampleConsensus (const SampleConsensusModelPtr &model, double threshold, bool random=false) | |
| Конструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| void | setSampleConsensusModel (const SampleConsensusModelPtr &model) |
| Задать используемую модель консенсуса по выборке. Подробнее... |
|
| SampleConsensusModelPtr | getSampleConsensusModel () const |
| Получить используемую модель консенсуса по выборке. Подробнее... |
|
| virtual | ~SampleConsensus ()=default |
| Деструктор базового SAC. Подробнее... |
|
| void | setDistanceThreshold (double threshold) |
| Задать пороговое расстояние до модели. Подробнее... |
|
| double | getDistanceThreshold () const |
| Получить заданный пользователем порог расстояния до модели. Подробнее... |
|
| void | setMaxIterations (int max_iterations) |
| Задать максимальное число итераций. Подробнее... |
|
| int | getMaxIterations () const |
| Получить заданное пользователем максимальное число итераций. Подробнее... |
|
| void | setProbability (double probability) |
| Задать требуемую вероятность выбора хотя бы одной выборки, не содержащей выбросов. Подробнее... |
|
| double | getProbability () const |
| Получить заданную пользователем вероятность выбора хотя бы одной выборки, не содержащей выбросов. Подробнее... |
|
| void | setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1) |
| Задать число потоков или отключить параллелизацию. Подробнее... |
|
| int | getNumberOfThreads () const |
| Получить заданное пользователем число потоков. Подробнее... |
|
| virtual bool | refineModel (const double sigma=3.0, const unsigned int max_iterations=1000) |
| Уточнить найденную модель. Подробнее... |
|
| void | getRandomSamples (const IndicesPtr &indices, std::size_t nr_samples, std::set< index_t > &indices_subset) |
| Получить набор случайно выбранных индексов. Подробнее... |
|
| void | getModel (Indices &model) const |
| Вернуть лучшую модель, найденную на данный момент. Подробнее... |
|
| void | getInliers (Indices &inliers) const |
| Вернуть лучший набор внутренних точек, найденный на данный момент для этой модели. Подробнее... |
|
| void | getModelCoefficients (Eigen::VectorXf &model_coefficients) const |
| Вернуть коэффициенты лучшей модели, найденной на данный момент. Подробнее... |
|
Дополнительные унаследованные элементы | |
|
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| double | rnd () |
| Генератор случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
|
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::SampleConsensus< PointT >
| |
| SampleConsensusModelPtr | sac_model_ |
| Используемая базовая модель данных (то есть Подробнее... |
|
| Indices | model_ |
| Модель, найденная при последнем вызове computeModel (), в виде индексов облака точек. Подробнее... |
|
| Indices | inliers_ |
| Индексы точек, выбранных в качестве внутренних точек после последнего вызова computeModel (). Подробнее... |
|
| Eigen::VectorXf | model_coefficients_ |
| Коэффициенты нашей модели, вычисленные непосредственно по найденной модели. Подробнее... |
|
| double | probability_ |
| Требуемая вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов. Подробнее... |
|
| int | iterations_ |
| Общее число итераций внутреннего цикла, выполненных на данный момент. Подробнее... |
|
| double | threshold_ |
| Пороговое расстояние до модели. Подробнее... |
|
| int | max_iterations_ |
| Максимальное число итераций до прекращения работы. Подробнее... |
|
| int | threads_ |
| Число потоков, которое должен использовать планировщик, либо отрицательное число, если параллелизация не требуется. Подробнее... |
|
| boost::mt19937 | rng_alg_ |
| Алгоритм генератора случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
| std::shared_ptr< boost::uniform_01< boost::mt19937 > > | rng_ |
| Распределение генератора случайных чисел на основе Boost. Подробнее... |
|
Подробное описание
template<typename PointT>
class pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >
ProgressiveSampleConsensus представляет собой реализацию алгоритма PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), описанного в работе: «Matching with PROSAC – Progressive Sample Consensus», Chum, O.
и Matas, J.G., CVPR, I: 220-226 2005.
Документация псевдонимов типов-членов
ConstPtr
template<typename PointT >
| using pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >::ConstPtr = shared_ptr<const ProgressiveSampleConsensus> |
Ptr
template<typename PointT >
| using pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >::Ptr = shared_ptr<ProgressiveSampleConsensus> |
Документация конструкторов и деструктора
ProgressiveSampleConsensus() [1/2]
template<typename PointT >
| inline |
ProgressiveSampleConsensus() [2/2]
template<typename PointT >
| inline |
Документация функций-членов
computeModel()
template<typename PointT >
| overridevirtual |
Вычисляет фактическую модель и находит внутренние точки.
- Параметры
-
[in] debug_verbosity_level включает или отключает отладочную информацию на экране и задаёт уровень подробности
Реализует pcl::SampleConsensus< PointT >.
Определение в строке 56 файла prosac.hpp.
Документация для этого класса создана на основе следующих файлов:
- pcl/sample_consensus/prosac.h
- pcl/sample_consensus/impl/prosac.hpp
© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_progressive_sample_consensus.html
