pcl::SACSegmentation — PointCloudLibrary

SACSegmentation представляет класс сегментации Nodelet для методов и моделей консенсуса выборки, то есть просто создает оболочку Nodelet для сегментации общего назначения на основе SAC. Подробнее...

#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

Открытые типы
using	PointCloud = pcl::PointCloud< PointT >
using	PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr
using	PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr
using	SearchPtr = typename pcl::search::Search< PointT >::Ptr
using	SampleConsensusPtr = typename SampleConsensus< PointT >::Ptr
using	SampleConsensusModelPtr = typename SampleConsensusModel< PointT >::Ptr
Открытые типы, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
using	PointCloud = pcl::PointCloud< PointT >
using	PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr
using	PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr
using	PointIndicesPtr = PointIndices::Ptr
using	PointIndicesConstPtr = PointIndices::ConstPtr

Открытые функции-члены
	SACSegmentation (bool random=false)
	Пустой конструктор. Подробнее...
	~SACSegmentation () override=default
	Пустой деструктор. Подробнее...
void	setModelType (int model)
	Тип используемой модели (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
int	getModelType () const
	Получить тип используемой модели SAC. Подробнее...
SampleConsensusPtr	getMethod () const
	Получить указатель на используемый метод SAC. Подробнее...
SampleConsensusModelPtr	getModel () const
	Получить указатель на используемую модель SAC. Подробнее...
void	setMethodType (int method)
	Тип используемого метода консенсуса по выборке (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
int	getMethodType () const
	Получить тип используемого метода консенсуса по выборке. Подробнее...
void	setDistanceThreshold (double threshold)
	Пороговое расстояние до модели (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
double	getDistanceThreshold () const
	Получить пороговое расстояние до модели. Подробнее...
void	setMaxIterations (int max_iterations)
	Установить максимальное число итераций до прекращения работы. Подробнее...
int	getMaxIterations () const
	Получить максимальное число итераций до прекращения работы. Подробнее...
void	setProbability (double probability)
	Установить вероятность выбора хотя бы одной выборки, не содержащей выбросов. Подробнее...
double	getProbability () const
	Получить вероятность выбора хотя бы одной выборки, не содержащей выбросов. Подробнее...
void	setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1)
	Установить число используемых потоков или отключить распараллеливание. Подробнее...
void	setOptimizeCoefficients (bool optimize)
	Установить значение true, если требуется уточнение коэффициентов. Подробнее...
bool	getOptimizeCoefficients () const
	Получить внутренний флаг уточнения коэффициентов. Подробнее...
void	setRadiusLimits (const double &min_radius, const double &max_radius)
	Установить минимальное и максимальное допустимые значения радиуса модели (применимо к моделям, оценивающим радиус). Подробнее...
void	getRadiusLimits (double &min_radius, double &max_radius)
	Получить заданные пользователем минимальное и максимальное допустимые значения радиуса модели. Подробнее...
void	setSamplesMaxDist (const double &radius, SearchPtr search)
	Установить максимально допустимое расстояние при случайном выборе выборок. Подробнее...
void	getSamplesMaxDist (double &radius)
	Получить максимально допустимое расстояние при случайном выборе выборок. Подробнее...
void	setAxis (const Eigen::Vector3f &ax)
	Задать ось, перпендикулярно которой следует искать модель. Подробнее...
Eigen::Vector3f	getAxis () const
	Получить ось, перпендикулярно которой следует искать модель. Подробнее...
void	setEpsAngle (double ea)
	Задать пороговое значение углового эпсилон (дельты). Подробнее...
double	getEpsAngle () const
	Получить пороговое значение угла модели эпсилон (дельта) в радианах. Подробнее...
virtual void	segment (PointIndices &inliers, ModelCoefficients &model_coefficients)
	Базовый метод сегментации модели в PointCloud, заданном с помощью <setInputCloud (), setIndices ()> Подробнее...
Открытые функции-члены, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
	PCLBase ()
	Пустой конструктор. Подробнее...
	PCLBase (const PCLBase &base)
	Конструктор копирования. Подробнее...
virtual	~PCLBase ()=default
	Деструктор. Подробнее...
virtual void	setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud)
	Указать указатель на входной набор данных. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const
	Получить указатель на входной набор точек облака. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Указать указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Указать указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Указать указатель на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (std::size_t row_start, std::size_t col_start, std::size_t nb_rows, std::size_t nb_cols)
	Задать индексы точек, находящихся в интересующей области облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	getIndices ()
	Получить указатель на используемый вектор индексов. Подробнее...
IndicesConstPtr const	getIndices () const
	Получить указатель на используемый вектор индексов. Подробнее...
const PointT &	operator[] (std::size_t pos) const
	Переопределяет operator[] класса PointCloud, чтобы сделать код короче. Подробнее...

Защищённые функции-члены
virtual bool	initSACModel (const int model_type)
	Инициализировать модель Sample Consensus и задать её параметры. Подробнее...
virtual void	initSAC (const int method_type)
	Инициализировать метод Sample Consensus и задать его параметры. Подробнее...
virtual std::string	getClassName () const
	Метод получения имени класса. Подробнее...
Защищённые функции-члены, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
bool	initCompute ()
	Этот метод следует вызвать перед началом фактического вычисления. Подробнее...
bool	deinitCompute ()
	Этот метод следует вызвать после завершения фактического вычисления. Подробнее...

Защищённые атрибуты
SampleConsensusModelPtr	model_ {nullptr}
	Модель, которую необходимо сегментировать. Подробнее...
SampleConsensusPtr	sac_ {nullptr}
	Метод сегментации на основе согласованности выборки. Подробнее...
int	model_type_ {-1}
	Тип используемой модели (задаётся пользователем). Подробнее...
int	method_type_ {0}
	Тип используемого метода согласованности выборки (задаётся пользователем). Подробнее...
double	threshold_ {0.0}
	Пороговое расстояние до модели (задаётся пользователем). Подробнее...
bool	optimize_coefficients_ {true}
	Установите значение true, если требуется уточнение коэффициентов. Подробнее...
double	radius_min_ {-std::numeric_limits<double>::max()}
	Минимальное и максимальное ограничения радиуса модели. Подробнее...
double	radius_max_ {std::numeric_limits<double>::max()}
double	samples_radius_ {0.0}
	Максимальное расстояние от первой точки до последующих точек выборки (поиск в радиусе). Подробнее...
SearchPtr	samples_radius_search_ {nullptr}
	Объект поиска для выбора последующих точек выборки с использованием поиска в радиусе. Подробнее...
double	eps_angle_ {0.0}
	Максимально допустимое различие между нормалью модели и заданной осью. Подробнее...
Eigen::Vector3f	axis_ {Eigen::Vector3f::Zero()}
	Ось, относительно которой выполняется поиск модели, перпендикулярной этой оси. Подробнее...
int	max_iterations_ {50}
	Максимальное количество итераций до прекращения работы (задаётся пользователем). Подробнее...
int	threads_ {-1}
	Количество потоков, используемых планировщиком, или отрицательное число, если параллельное выполнение не требуется. Подробнее...
double	probability_ {0.99}
	Требуемая вероятность выбора хотя бы одной точки выборки без выбросов (задаётся пользователем). Подробнее...
bool	random_
	Установите значение true, если требуется случайное начальное значение. Подробнее...
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
PointCloudConstPtr	input_
	Входной набор данных облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	indices_
	Указатель на вектор индексов точек, которые следует использовать. Подробнее...
bool	use_indices_
	Установите значение true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, создаётся набор фиктивных индексов, соответствующий входному PointCloud. Подробнее...

Подробное описание

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

SACSegmentation представляет класс сегментации Nodelet для методов и моделей согласованности выборки: он создаёт оболочку Nodelet для универсальной сегментации на основе SAC.

Автор: Radu Bogdan Rusu

Определение в строке 64 файла sac_segmentation.h.

Описание псевдонимов типов-членов

PointCloud

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::PointCloud = pcl::PointCloud<PointT>

Определение в строке 73 файла sac_segmentation.h.

PointCloudConstPtr

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr

Определение в строке 75 файла sac_segmentation.h.

PointCloudPtr

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr

Определение в строке 74 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusModelPtr

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::SampleConsensusModelPtr = typename SampleConsensusModel<PointT>::Ptr

Определение в строке 79 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusPtr

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::SampleConsensusPtr = typename SampleConsensus<PointT>::Ptr

Определение в строке 78 файла sac_segmentation.h.

SearchPtr

template<typename PointT >

using pcl::SACSegmentation< PointT >::SearchPtr = typename pcl::search::Search<PointT>::Ptr

Определение в строке 76 файла sac_segmentation.h.

Описание конструктора и деструктора

SACSegmentation()

template<typename PointT >

pcl::SACSegmentation< PointT >::SACSegmentation ( bool random = false )

inline

Конструктор без параметров.

Параметры

[in] random если значение true, устанавливает случайное начальное значение по текущему времени; в противном случае устанавливает значение 12345 (по умолчанию: false)

Определение в строке 84 файла sac_segmentation.h.

~SACSegmentation()

template<typename PointT >

pcl::SACSegmentation< PointT >::~SACSegmentation ( )

overridedefault

Пустой деструктор.

Описание функций-членов

getAxis()

template<typename PointT >

Eigen::Vector3f pcl::SACSegmentation< PointT >::getAxis ( ) const

inline

Получить ось, относительно которой выполняется поиск модели, перпендикулярной этой оси.

Определение в строке 218 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::axis_.

getClassName()

template<typename PointT >

virtual std::string pcl::SACSegmentation< PointT >::getClassName ( ) const

inlineprotectedvirtual

Метод получения имени класса.

Переопределён в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >.

Определение в строке 297 файла sac_segmentation.h.

getDistanceThreshold()

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::getDistanceThreshold ( ) const

inline

Получить пороговое расстояние до модели.

Определение в строке 127 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::threshold_.

getEpsAngle()

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::getEpsAngle ( ) const

inline

Получить пороговое угловое значение модели epsilon (delta) в радианах.

Определение в строке 228 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::eps_angle_.

getMaxIterations()

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::getMaxIterations ( ) const

inline

Получить максимальное количество итераций до прекращения работы.

Определение в строке 137 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::max_iterations_.

getMethod()

template<typename PointT >

SampleConsensusPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::getMethod ( ) const

inline

Получить указатель на используемый метод SAC.

Определение в строке 103 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::sac_.

getMethodType()

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::getMethodType ( ) const

inline

Получить тип используемого метода согласованности выборки.

Определение в строке 117 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::method_type_.

getModel()

template<typename PointT >

SampleConsensusModelPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::getModel ( ) const

inline

Получить указатель на используемую модель SAC.

Определение в строке 107 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::model_.

getModelType()

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::getModelType ( ) const

inline

Получить тип используемой модели SAC.

Определение в строке 99 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::model_type_.

getOptimizeCoefficients()

template<typename PointT >

bool pcl::SACSegmentation< PointT >::getOptimizeCoefficients ( ) const

inline

Получить внутренний флаг уточнения коэффициентов.

Определение в строке 164 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::optimize_coefficients_.

getProbability()

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::getProbability ( ) const

inline

Получить вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов.

Определение в строке 147 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::probability_.

getRadiusLimits()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::getRadiusLimits	(	double &	min_radius,
		double &	max_radius
	)

inline

Получить заданные пользователем минимальный и максимальный допустимые пределы радиуса модели.

Параметры

[out]	min_radius	результирующий минимальный радиус модели
[out]	max_radius	результирующий максимальный радиус модели

Определение в строке 183 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_max_ и pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_min_.

getSamplesMaxDist()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::getSamplesMaxDist ( double & radius )

inline

Получить максимальное расстояние, допустимое при случайном выборе выборок.

Параметры

[out] radius максимальное расстояние (норма L2)

Определение в строке 205 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_.

initSAC()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::initSAC	(	const int	method_type	)
protectedvirtual

Инициализировать метод Sample Consensus и задать его параметры.

Параметры

[in] method_type тип используемого метода SAC

Определение в строке 298 файла sac_segmentation.hpp.

Ссылки: pcl::SAC_LMEDS, pcl::SAC_MLESAC, pcl::SAC_MSAC, pcl::SAC_PROSAC, pcl::SAC_RANSAC, pcl::SAC_RMSAC и pcl::SAC_RRANSAC.

initSACModel()

template<typename PointT >

bool pcl::SACSegmentation< PointT >::initSACModel	(	const int	model_type	)
protectedvirtual

Инициализировать модель Sample Consensus и задать ее параметры.

Параметры

[in] model_type тип используемой модели SAC

Переопределено в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >.

Определение в строке 138 файла sac_segmentation.hpp.

segment()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::segment	(	PointIndices &	inliers,
		ModelCoefficients &	model_coefficients
	)

virtual

Базовый метод сегментации модели в PointCloud, заданном вызовами <setInputCloud (), setIndices ()>

Параметры

[out]	inliers	результирующие индексы точек, поддерживающих найденную модель (внутренние точки)
[out]	model_coefficients	результирующие коэффициенты модели

Определение в строке 80 файла sac_segmentation.hpp.

Ссылки: pcl::ModelCoefficients::header, pcl::PointIndices::header, pcl::PointIndices::indices и pcl::ModelCoefficients::values.

setAxis()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setAxis ( const Eigen::Vector3f & ax )

inline

Задать ось, относительно которой выполняется поиск модели, перпендикулярной ей.

Параметры

[in] ax ось, относительно которой выполняется поиск модели, перпендикулярной ей

Определение в строке 214 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::axis_.

setDistanceThreshold()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setDistanceThreshold ( double threshold )

inline

Пороговое расстояние до модели (параметр, задаваемый пользователем).

Параметры

[in] threshold используемый порог расстояния

Определение в строке 123 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::threshold_.

setEpsAngle()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setEpsAngle ( double ea )

inline

Задать пороговое значение угловой эпсилон-погрешности (дельты).

Параметры

[in] ea максимально допустимая разница между нормалью модели и заданной осью в радианах.

Определение в строке 224 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::eps_angle_.

setMaxIterations()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setMaxIterations ( int max_iterations )

inline

Задать максимальное число итераций, по достижении которого алгоритм прекратит работу.

Параметры

[in] max_iterations максимальное число итераций, выполняемых методом Sample Consensus

Определение в строке 133 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::max_iterations_.

setMethodType()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setMethodType ( int method )

inline

Тип используемого метода Sample Consensus (параметр, задаваемый пользователем).

Параметры

[in] method тип метода (см. method_types.h)

Определение в строке 113 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::method_type_.

setModelType()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setModelType ( int model )

inline

Тип используемой модели (параметр, задаваемый пользователем).

Параметры

[in] model тип модели (см. model_types.h)

Определение в строке 95 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::model_type_.

setNumberOfThreads()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setNumberOfThreads	(	const int	nr_threads = `-1`	)
inline

Задать число используемых потоков или отключить параллельную обработку.

Параметры

[in] nr_threads число используемых аппаратных потоков (значение 0 задает число автоматически, отрицательное значение отключает параллельную обработку)

Примечание: Не все методы SAC поддерживают параллельную реализацию. Некоторые методы игнорируют этот параметр.

Определение в строке 154 файла sac_segmentation.h.

Ссылки: pcl::SACSegmentation< PointT >::threads_.

setOptimizeCoefficients()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setOptimizeCoefficients ( bool optimize )

inline

Установите значение true, если требуется уточнение коэффициентов.

Параметры

[in] optimize true — для включения уточнения коэффициентов модели, в противном случае false

Определение в строке 160 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentation< PointT >::optimize_coefficients_.

setProbability()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setProbability ( double probability )

inline

Задать вероятность выбора хотя бы одного образца, не содержащего выбросов.

Параметры

[in] probability вероятность подгонки модели

Определение в строке 143 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentation< PointT >::probability_.

setRadiusLimits()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setRadiusLimits	(	const double &	min_radius,
		const double &	max_radius
	)

inline

Задать минимальное и максимальное допустимые значения радиуса модели (применимо к моделям, оценивающим радиус).

Параметры

[in]	min_radius	минимальный радиус модели
[in]	max_radius	максимальный радиус модели

Определение в строке 172 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_max_ и pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_min_.

setSamplesMaxDist()

template<typename PointT >

void pcl::SACSegmentation< PointT >::setSamplesMaxDist	(	const double &	radius,
		SearchPtr	search
	)

inline

Задать максимальное расстояние при случайном выборе образцов.

Параметры

[in]	radius	максимальное расстояние (норма L2)
	search

Определение в строке 194 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_ и pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_search_.

Документация данных-членов

axis_

template<typename PointT >

Eigen::Vector3f pcl::SACSegmentation< PointT >::axis_ {Eigen::Vector3f::Zero()}

protected

Ось, перпендикулярно которой необходимо искать модель.

Определение в строке 281 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getAxis() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setAxis().

eps_angle_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::eps_angle_ {0.0}

protected

Максимально допустимое различие между нормалью модели и заданной осью.

Определение в строке 278 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getEpsAngle() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setEpsAngle().

max_iterations_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::max_iterations_ {50}

protected

Максимальное число итераций до завершения работы (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 284 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getMaxIterations() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setMaxIterations().

method_type_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::method_type_ {0}

protected

Тип используемого метода консенсуса по выборке (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 260 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getMethodType() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setMethodType().

model_

template<typename PointT >

SampleConsensusModelPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::model_ {nullptr}

protected

Модель, которую необходимо сегментировать.

Определение в строке 251 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getModel().

model_type_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::model_type_ {-1}

protected

Тип используемой модели (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 257 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getModelType() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setModelType().

optimize_coefficients_

template<typename PointT >

bool pcl::SACSegmentation< PointT >::optimize_coefficients_ {true}

protected

Установите значение true, если требуется уточнение коэффициентов.

Определение в строке 266 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getOptimizeCoefficients() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setOptimizeCoefficients().

probability_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::probability_ {0.99}

protected

Желаемая вероятность выбора хотя бы одного образца, не содержащего выбросов (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 290 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getProbability() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setProbability().

radius_max_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_max_ {std::numeric_limits<double>::max()}

protected

Определение в строке 269 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getRadiusLimits() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setRadiusLimits().

radius_min_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::radius_min_ {-std::numeric_limits<double>::max()}

protected

Минимальное и максимальное ограничения радиуса модели.

Применимо ко всем моделям, оценивающим радиус.

Определение в строке 269 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getRadiusLimits() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setRadiusLimits().

random_

template<typename PointT >

bool pcl::SACSegmentation< PointT >::random_

protected

Установите значение true, если требуется случайное начальное значение.

Определение в строке 293 файла sac_segmentation.h.

sac_

template<typename PointT >

SampleConsensusPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::sac_ {nullptr}

protected

Метод сегментации на основе консенсуса по выборке.

Определение в строке 254 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getMethod().

samples_radius_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_ {0.0}

protected

Максимальное расстояние от первого образца до последующих (поиск в радиусе).

Определение в строке 272 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getSamplesMaxDist() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setSamplesMaxDist().

samples_radius_search_

template<typename PointT >

SearchPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_search_ {nullptr}

protected

Объект поиска для выбора последующих образцов с помощью поиска в радиусе.

Определение в строке 275 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::setSamplesMaxDist().

threads_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::threads_ {-1}

protected

Число потоков, которое должен использовать планировщик, или отрицательное значение, если параллельное выполнение не требуется.

Определение в строке 287 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::setNumberOfThreads().

threshold_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::threshold_ {0.0}

protected

Пороговое расстояние до модели (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 263 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentation< PointT >::getDistanceThreshold() и pcl::SACSegmentation< PointT >::setDistanceThreshold().

Документация этого класса создана на основе следующих файлов:

pcl/segmentation/sac_segmentation.h
pcl/segmentation/impl/sac_segmentation.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_s_a_c_segmentation.html

Открытые типы

Открытые функции-члены

Защищённые функции-члены

Защищённые атрибуты

Подробное описание

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

Описание псевдонимов типов-членов

PointCloud

PointCloudConstPtr

PointCloudPtr

SampleConsensusModelPtr

SampleConsensusPtr

SearchPtr

Описание конструктора и деструктора

SACSegmentation()

~SACSegmentation()

Описание функций-членов

getAxis()

getClassName()

getDistanceThreshold()

getEpsAngle()

getMaxIterations()

getMethod()

getMethodType()

getModel()

getModelType()

getOptimizeCoefficients()

getProbability()

getRadiusLimits()

getSamplesMaxDist()

initSAC()

initSACModel()

segment()

setAxis()

setDistanceThreshold()

setEpsAngle()

setMaxIterations()

setMethodType()

setModelType()

setNumberOfThreads()

setOptimizeCoefficients()

setProbability()

setRadiusLimits()

setSamplesMaxDist()

Документация данных-членов

axis_

eps_angle_

max_iterations_

method_type_

model_

model_type_

optimize_coefficients_

probability_

radius_max_

radius_min_

random_

sac_

samples_radius_

samples_radius_search_

threads_

threshold_

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