Spec-Zone.ru › PointCloudLibrary

ProgressiveSampleConsensus представляет реализацию алгоритма PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), как описано в: "Matching with PROSAC – Progressive Sample Consensus", Chum, O. Подробнее...

#include <pcl/sample_consensus/prosac.h>

Inheritance graph
[легенда]
Collaboration graph
[легенда]

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 > >

Открытые члены-функции

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
Вычисление фактической модели и нахождение инлайнеров. Подробнее...
- Открытые члены-функции, 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)
Установить используемую модель Sample Consensus. Подробнее...
SampleConsensusModelPtr getSampleConsensusModel () const
Получить используемую модель Sample Consensus. Подробнее...
virtual ~SampleConsensus ()=default
Деструктор базового SAC. Подробнее...
void setDistanceThreshold (double threshold)
Установить порог расстояния до модели. Подробнее...
double getDistanceThreshold () const
Получить порог расстояния до модели, установленный пользователем. Подробнее...
void setMaxIterations (int max_iterations)
Установить максимальное количество итераций. Подробнее...
int getMaxIterations () const
Получить максимальное количество итераций, установленное пользователем. Подробнее...
void setProbability (double probability)
Установить требуемую вероятность выбора по крайней мере одной выборки, свободной от выбросов. Подробнее...
double getProbability () const
Получить вероятность выбора по крайней мере одной выборки, свободной от выбросов, установленную пользователем. Подробнее...
void setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1)
Установить количество потоков для использования или отключить распараллеливание. Подробнее...
int getNumberOfThreads () const
Получить количество потоков, установленное пользователем. 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
Возвращает лучшую найденную до сих пор модель. Подробнее...
void getInliers (Indices &inliers) const
Возвращает лучший набор инлиаров, найденных до сих пор для этой модели. Подробнее...
void getModelCoefficients (Eigen::VectorXf &model_coefficients) const
Возвращает коэффициенты модели лучшей найденной до сих пор модели. Подробнее...

Дополнительные унаследованные члены

- Защищённые члены-функции, 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 модель данных (например, Подробнее...
Indices model_
Модель, найденная после последнего вызова computeModel () в виде индексов точек облака. Подробнее...
Indices inliers_
Индексы точек, выбранных как инлайнеры после последнего вызова computeModel (). Подробнее...
Eigen::VectorXf model_coefficients_
Коэффициенты нашей модели, вычисленные непосредственно из найденной модели. Подробнее...
double probability_
Желаемая вероятность выбора хотя бы одной выборки, свободной от выбросов. Подробнее...
int iterations_
Общее количество внутренних итераций цикла, выполненных до сих пор. Подробнее...
double threshold_
Пороговое значение расстояния до модели. Подробнее...
int max_iterations_
Максимальное количество итераций, после которого происходит отказ. Подробнее...
int threads_
Количество потоков, которые должен использовать планировщик, или 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

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

ProgressiveSampleConsensus представляет собой реализацию алгоритма PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), как описано в: "Matching with PROSAC – Progressive Sample Consensus", Chum, O.

и Matas, J.G., CVPR, I: 220-226 2005.

Автор
Vincent Rabaud

Определение в строке 55 файла prosac.h.

Документация по перечислению типов членов

ConstPtr

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

Определение в строке 61 файла prosac.h.

Ptr

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

Определение в строке 60 файла prosac.h.

Документация конструкторов и деструкторов

ProgressiveSampleConsensus() [1/2]

template<typename PointT >
pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >::ProgressiveSampleConsensus ( const SampleConsensusModelPtr & model )
inline

Основной конструктор PROSAC (Progressive SAmple Consensus).

Параметры
[in] model модель Sample Consensus

Определение в строке 75 файла prosac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< PointT >::max_iterations_.

ProgressiveSampleConsensus() [2/2]

template<typename PointT >
pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >::ProgressiveSampleConsensus ( const SampleConsensusModelPtr & model,
double threshold
)
inline

Основной конструктор PROSAC (Progressive SAmple Consensus).

Параметры
[in] model модель Sample Consensus
[in] threshold пороговое значение расстояния до модели

Определение в строке 86 файла prosac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< PointT >::max_iterations_.

Документация функций-членов

computeModel()

template<typename PointT >
bool pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >::computeModel ( int debug_verbosity_level = 0 )
overridevirtual

Вычисление фактической модели и нахождения инлайнеров.

Параметры
[in] debug_verbosity_level включить/выключить отладочную информацию на экране и установить уровень подробности

Реализация pcl::SampleConsensus< PointT >.

Определение в строке 56 файла prosac.hpp.


Документация для этого класса была сгенерирована из 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

Spec-Zone.ru

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