pcl::SACSegmentation — PointCloudLibrary

SACSegmentation представляет класс сегментации Nodelet для методов и моделей согласованного выборочного образца, в том смысле, что он просто создает обёртку Nodelet для сегментации на основе SAC общего назначения. Подробнее...

#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

Общедоступные 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
Общедоступные 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

Общедоступные члены-функции
	SACSegmentation (bool random=false)
	Пустой конструктор. Подробнее...
	~SACSegmentation () override=default
	Пустой деструктор. Подробнее...
void	setModelType (int model)
	Тип модели для использования (параметр, задаваемый 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 выборки (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
int	getMethodType () const
	Получить тип используемого метода консенсуса выборки. Подробнее...
void	setDistanceThreshold (double threshold)
	Пороговое значение расстояния до модели (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
double	getDistanceThreshold () const
	Получить пороговое значение расстояния до модели. Подробнее...
void	setMaxIterations (int max_iterations)
	Установить максимальное число итераций перед отказом. Подробнее...
int	getMaxIterations () const
	Получить максимальное число итераций перед отказом. Подробнее...
void	setProbability (double probability)
	Установить вероятность выбора по меньшей мере одной выборки, свободной от выбросов. Подробнее...
double	getProbability () const
	Получить вероятность выбора по меньшей мере одной выборки, свободной от выбросов. Подробнее...
void	setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1)
	Установить число потоков для использования или отключить распараллеливание. Подробнее...
void	setOptimizeCoefficients (bool optimize)
	Установить в 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 пределы радиуса для модели (применимо к моделям, которые оценивают радиус) Подробнее...
void	getRadiusLimits (double &min_radius, double &max_radius)

	Получить минимальные и максимальные допустимые пределы радиуса для модели, заданные пользователем. Подробнее...
void	setSamplesMaxDist (const double &radius, SearchPtr search)
	Установить максимальное расстояние, разрешенное при извлечении случайных выборок. Подробнее...
void	getSamplesMaxDist (double &radius)
	Получить максимальное расстояние, разрешенное при извлечении случайных выборок. Подробнее...
void	setAxis (const Eigen::Vector3f &ax)
	Установить ось, по которой нужно искать модель, перпендикулярную ей. Подробнее...
Eigen::Vector3f	getAxis () const
	Получить ось, по которой нужно искать модель, перпендикулярную ей. Подробнее...
void	setEpsAngle (double ea)
	Установить пороговое значение угла epsilon (delta). Подробнее...
double	getEpsAngle () const
	Получить пороговое значение угла epsilon (delta) модели в радианах. Подробнее...
virtual void	segment (PointIndices &inliers, ModelCoefficients &model_coefficients)
	Базовый метод для сегментации модели в PointCloud, заданной с помощью <setInputCloud (), setIndices ()> Подробнее...
Общедоступные методы, 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)
	Предоставление указателя на входные данные. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const
	Получение указателя на входной облако точек. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Предоставление указателя на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Предоставление указателя на вектор индексов, представляющий входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Предоставление указателя 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)
	Установите индексы для точек, расположенных в области интереса облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	getIndices ()
	Получить указатель на вектор индексов, используемых. Подробнее...
IndicesConstPtr const	getIndices () const
	Получить указатель на вектор индексов, используемых. Подробнее...
const PointT &	operator[] (std::size_t pos) const
	Переопределить PointCloud operator[] для сокращения кода. Подробнее...

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

Защищенные атрибуты
SampleConsensusModelPtr	model_
	Модель, которую необходимо сегментировать. Подробнее...
SampleConsensusPtr	sac_
	Метод сегментации с использованием образцовой консенсуса. Подробнее...
int	model_type_
	Тип используемой модели (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
int	method_type_
	Тип метода образцовой консенсуса (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
double	threshold_
	Пороговое значение расстояния до модели (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
bool	optimize_coefficients_
	Устанавливается в значение true, если требуется уточнение коэффициентов. Подробнее...
double	radius_min_
	Минимальное и максимальное радиусы для модели. Подробнее...
double	radius_max_
double	samples_radius_
	Максимальное расстояние последующих выборок от первой (поиск по радиусу). Подробнее...
SearchPtr	samples_radius_search_
	Объект поиска для выбора последующих выборок с использованием поиска по радиусу. Подробнее...
double	eps_angle_
	Максимальное допустимое отклонение между нормалью модели и заданной осью. Подробнее...
Eigen::Vector3f	axis_
	Ось, по которой необходимо искать модель, перпендикулярную ей. Подробнее...
int	max_iterations_
	Максимальное количество итераций перед отказом (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
int	threads_
	Количество потоков, которое должен использовать планировщик, или отрицательное число, если паралелизация не требуется. Подробнее...
double	probability_
	Желаемая вероятность выбора по крайней мере одной выборки, свободной от выбросов (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
bool	random_
	Устанавливается в значение true, если требуется случайное зерно. Подробнее...
Защищенные атрибуты, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
PointCloudConstPtr	input_
	Входные данные облака точек. Подробнее...
IndicesPtr	indices_
	Указатель на вектор индексов точек для использования. Подробнее...

bool	use_indices_
	Установлено в значение true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, мы создаём набор фиктивных индексов, имитирующих входной PointCloud. Подробнее...

Подробное описание

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

SACSegmentation представляет собой класс Nodelet сегментации для методов и моделей Sample Consensus, в том смысле, что он просто создаёт Nodelet-обёртку для сегментации на основе SAC общего назначения.

Автор: Radu Bogdan Rusu

Определено в строке 64 файла sac_segmentation.h.

Документация по переопределяемым типам членов

PointCloud

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 73 файла sac_segmentation.h.

PointCloudConstPtr

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 75 файла sac_segmentation.h.

PointCloudPtr

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 74 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusModelPtr

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 79 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusPtr

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 78 файла sac_segmentation.h.

SearchPtr

шаблон<typename PointT >

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

Определено в строке 76 файла sac_segmentation.h.

Конструктор и деструктор

SACSegmentation()

шаблон<typename PointT >

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

inline

Пустой конструктор.

Параметры

[in] random если true, то задать seed случайного числа на текущее время, иначе — на 12345 (по умолчанию: false)

Определено в строке 84 файла sac_segmentation.h.

~SACSegmentation()

шаблон<typename PointT >

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

overridedefault

Пустой деструктор.

Документация по функциям-членам

getAxis()

template<typename PointT >

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

inline

Получить ось, по которой необходимо искать модель, перпендикулярную ей.

Определение в строке 234 файла sac_segmentation.h.

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

getClassName()

template<typename PointT >

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

inlineprotectedvirtual

Метод получения имени класса.

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

Определение в строке 313 файла sac_segmentation.h.

getDistanceThreshold()

template<typename PointT >

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

inline

Получить порог расстояния до модели.

Определение в строке 143 файла sac_segmentation.h.

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

getEpsAngle()

template<typename PointT >

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

inline

Получить порог отклонения угла модели (эпсилон) в радианах.

Определение в строке 244 файла sac_segmentation.h.

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

getMaxIterations()

template<typename PointT >

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

inline

Получить максимальное количество итераций до отказа.

Определение в строке 153 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на 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 119 файла sac_segmentation.h.

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

getMethodType()

template<typename PointT >

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

inline

Получить тип используемого метода согласования образцов.

Определение в строке 133 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на 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 123 файла sac_segmentation.h.

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

getModelType()

template<typename PointT >

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

inline

Получить тип используемой модели SAC.

Определение в строке 115 файла sac_segmentation.h.

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

getOptimizeCoefficients()

template<typename PointT >

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

inline

Получить внутренний флаг уточнения коэффициентов.

Определение в строке 180 файла sac_segmentation.h.

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

getProbability()

template<typename PointT >

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

inline

Получить вероятность выбора по крайней мере одного образца, свободного от выбросов.

Определение в строке 163 файла sac_segmentation.h.

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

getRadiusLimits()

template<typename PointT >

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

inline

Получить минимальные и максимальные допустимые пределы радиуса для модели, установленные пользователем.

Параметры

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

Определение в строке 199 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на 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, разрешенное при построении случайных выборок.

Параметры

[out] radius максимальное расстояние (L2 норма)

Определение в строке 221 файла sac_segmentation.h.

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

initSAC()

template<typename PointT >

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

protectedvirtual

Инициализировать метод "Образец консенсуса" и установить его параметры.

Параметры

[in] method_type тип метода SAC, который необходимо использовать

Определение в строке 295 файла sac_segmentation.hpp.

Ссылки на 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 согласованности выборки и задать её параметры.

Параметры

[in] model_type тип модели согласованности выборки, который следует использовать

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

Определение в строке 136 файла sac_segmentation.hpp.

segment()

template<typename PointT >

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

virtual

Базовый метод для сегментации модели в PointCloud, заданный с помощью <setInputCloud (), setIndices ()>

Параметры

[out]	inliers	результирующие индексы точек, которые поддерживают найденную модель (входящие)
[out]	model_coefficients	результирующие коэффициенты модели

Определение в строке 78 файла sac_segmentation.hpp.

Ссылки на 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

Установить ось, по которой нужно искать модель, перпендикулярную ей.

Параметры

[in] ax ось, по которой нужно искать модель, перпендикулярную ей

Определение в строке 230 файла sac_segmentation.h.

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

setDistanceThreshold()

template<typename PointT >

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

inline

Порог расстояния до модели (параметр, заданный пользователем).

Параметры

[in] threshold порог расстояния, который следует использовать

Определение в строке 139 файла sac_segmentation.h.

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

setEpsAngle()

template<typename PointT >

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

inline

Установить порог для угла эпсилон (дельта).

Parameters

[in] ea максимальное допустимое различие между нормалью модели и заданной осью в радианах.

Определение в строке 240 файла sac_segmentation.h.

Ссылается на pcl::SACSegmentation< PointT >::eps_angle_.

setMaxIterations()

template<typename PointT >

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

inline

Установить максимальное количество итераций, прежде чем прекратить поиск.

Parameters

[in] max_iterations максимальное число итераций метода согласования выборок

Определение в строке 149 файла sac_segmentation.h.

Ссылается на pcl::SACSegmentation< PointT >::max_iterations_.

setMethodType()

template<typename PointT >

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

inline

Тип метода согласования выборок для использования (пользовательский параметр).

Parameters

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

Определение в строке 129 файла sac_segmentation.h.

Ссылается на pcl::SACSegmentation< PointT >::method_type_.

setModelType()

template<typename PointT >

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

inline

Тип модели для использования (пользовательский параметр).

Parameters

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

Определение в строке 111 файла sac_segmentation.h.

Ссылается на pcl::SACSegmentation< PointT >::model_type_.

setNumberOfThreads()

template<typename PointT >

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

inline

Установить количество потоков или отключить распараллеливание.

Parameters

[in] nr_threads количество аппаратных потоков для использования (0 устанавливает значение автоматически, отрицательное число отключает распараллеливание)

Note: Не все методы SAC имеют параллельную реализацию. Некоторые игнорируют это значение.

Определение в строке 170 файла sac_segmentation.h.

Ссылается на pcl::SACSegmentation< PointT >::threads_.

setOptimizeCoefficients()

template<typename PointT >

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

inline

Установить в true, если требуется уточнение коэффициентов.

Parameters

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

Определение в строке 176 файла sac_segmentation.h.

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

setProbability()

template<typename PointT >

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

inline

Установить вероятность выбора по крайней мере одной выборки, свободной от выбросов.

Parameters

[in] probability вероятность подгонки модели

Определение в строке 159 файла sac_segmentation.h.

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

setRadiusLimits()

template<typename PointT >

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

inline

Установите минимальные и максимальные допустимые радиусы для модели (применимо к моделям, которые оценивают радиус)

Параметры

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

Определение в строке 188 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

Установите максимальное расстояние, разрешённое при построении случайных выборок.

Параметры

[in]	radius	максимальное расстояние (норма L2)
	search

Определение в строке 210 файла sac_segmentation.h.

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

Документация по данным члена

axis_

template<typename PointT >

Eigen::Vector3f pcl::SACSegmentation< PointT >::axis_

protected

Ось, вдоль которой нужно искать модель, перпендикулярную ей.

Определение в строке 297 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_

protected

Максимальное допустимое различие между нормалью модели и заданной осью.

Определение в строке 294 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_

protected

Максимальное число итераций перед отказом (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 300 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_

protected

Тип метода консенсуса выборок для использования (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 276 файла sac_segmentation.h.

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

model_

template<typename PointT >

SampleConsensusModelPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::model_

protected

Модель, подлежащая сегментации.

Определение в строке 267 файла sac_segmentation.h.

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

model_type_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::model_type_

protected

Тип модели для использования (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 273 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_

protected

Устанавливается в true, если требуется уточнение коэффициентов.

Определение в строке 282 файла sac_segmentation.h.

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

probability_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::probability_

protected

Желаемая вероятность выбора по крайней мере одной выборки, свободной от выбросов (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 306 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_

protected

Определение в строке 285 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_

protected

Минимальное и максимальное значения радиуса для модели.

Применимо ко всем моделям, которые вычисляют радиус.

Определение в строке 285 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

Устанавливается в true, если требуется случайное значение для семян.

Определение в строке 309 файла sac_segmentation.h.

sac_

template<typename PointT >

SampleConsensusPtr pcl::SACSegmentation< PointT >::sac_

protected

Метод сегментации с использованием согласия выборки.

Определение в строке 270 файла sac_segmentation.h.

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

samples_radius_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::samples_radius_

protected

Максимальное расстояние последующих выборок от первой (поиск по радиусу).

Определение в строке 288 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_

protected

Объект поиска для выбора последующих выборок с использованием поиска по радиусу.

Определение в строке 291 файла sac_segmentation.h.

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

threads_

template<typename PointT >

int pcl::SACSegmentation< PointT >::threads_

protected

Количество потоков, которое должен использовать планировщик, или отрицательное число, если паралелизация не требуется.

Определение в строке 303 файла sac_segmentation.h.

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

threshold_

template<typename PointT >

double pcl::SACSegmentation< PointT >::threshold_

protected

Пороговое значение расстояния до модели (параметр, задаваемый пользователем).

Определение в строке 279 файла sac_segmentation.h.

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

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

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

Общедоступные типы

Общедоступные члены-функции

Защищенные члены-функции

Защищенные атрибуты

Подробное описание

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

Документация по переопределяемым типам членов

PointCloud

PointCloudConstPtr

PointCloudPtr

SampleConsensusModelPtr

SampleConsensusPtr

SearchPtr

Конструктор и деструктор

SACSegmentation()

~SACSegmentation()

Документация по функциям-членам

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 по данным члена

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_

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