pcl::SACSegmentationFromNormals — PointCloudLibrary

SACSegmentationFromNormals представляет класс узла PCL для сегментации с использованием метода согласия выборок и моделей, требующих использования нормалей поверхности для оценки. Подробнее...

#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

Общедоступные типы
using	ТочкаОблако = typename SACSegmentation< PointT >::ТочкаОблако
using	УказательНаТочкаОблако = typename ТочкаОблако::Ptr
using	УказательНаПостоянноеТочкаОблако = typename ТочкаОблако::ConstPtr
using	ТочкаОблакоN = pcl::PointCloud< PointNT >
using	УказательНаТочкаОблакоN = typename ТочкаОблакоN::Ptr
using	УказательНаПостоянноеТочкаОблакоN = typename ТочкаОблакоN::ConstPtr
using	УказательНаПримерКонсенсус = typename SampleConsensus< PointT >::Ptr
using	УказательНаМодельПримерКонсенсус = typename SampleConsensusModel< PointT >::Ptr
using	УказательНаМодельПримерКонсенсусОтНормалей = typename SampleConsensusModelFromNormals< PointT, PointNT >::Ptr
Общедоступные типы, унаследованные от pcl::SACSegmentation< PointT >
using	ТочкаОблако = pcl::PointCloud< PointT >
using	УказательНаТочкаОблако = typename ТочкаОблако::Ptr
using	УказательНаПостоянноеТочкаОблако = typename ТочкаОблако::ConstPtr
using	УказательНаПоиск = typename pcl::search::Search< PointT >::Ptr
using	УказательНаПримерКонсенсус = typename SampleConsensus< PointT >::Ptr
using	УказательНаМодельПримерКонсенсус = typename SampleConsensusModel< PointT >::Ptr
Общедоступные типы, унаследованные от pcl::PCLBase< PointT >
using	ТочкаОблако = pcl::PointCloud< PointT >
using	УказательНаТочкаОблако = typename ТочкаОблако::Ptr
using	УказательНаПостоянноеТочкаОблако = typename ТочкаОблако::ConstPtr
using	УказательНаИндексыТочек = PointIndices::Ptr
using	УказательНаПостоянныеИндексыТочек = PointIndices::ConstPtr

Общедоступные члены-функции
	SACSegmentationFromNormals (bool random=false)
	Конструктор по умолчанию. Подробнее...
void	setInputNormals (const PointCloudNConstPtr &normals)
	Укажите указатель на входные данные, содержащие нормали точек XYZ набора данных. Подробнее...
PointCloudNConstPtr	getInputNormals () const
	Получить указатель на нормали входного облака точек XYZ. Подробнее...
void	setNormalDistanceWeight (double distance_weight)
	Установить относительный вес (от 0 до 1) для углового расстояния (от 0 до pi/2) между нормалями точек и нормалью плоскости. Подробнее...
double	getNormalDistanceWeight () const
	Получить относительный вес (между 0 и 1) для углового расстояния (от 0 до pi/2) между нормалями точек и нормалью плоскости. Подробнее...
void	setMinMaxOpeningAngle (const double &min_angle, const double &max_angle)
	Установить минимальный угол открытия для конической модели. Подробнее...
void	getMinMaxOpeningAngle (double &min_angle, double &max_angle)
	Получить угол открытия, необходимый для проверки конической модели. Подробнее...
void	setDistanceFromOrigin (const double d)
	Установить расстояние, которое, по нашему ожиданию, модель плоскости должна иметь от начала координат. Подробнее...
double	getDistanceFromOrigin () const
	Получить расстояние модели плоскости от начала координат. Подробнее...
Общедоступные члены-функции, унаследованные от pcl::SACSegmentation< PointT >
	SACSegmentation (bool random=false)
	Конструктор по умолчанию. Подробнее...
	~SACSegmentation () override=default
	Деструктор по умолчанию. Подробнее...
void	setModelType (int model)
	Тип модели (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 метода консенсуса выборки для использования (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
int	getMethodType () const
	Получить тип используемого метода консенсуса выборки. Подробнее...
void	setDistanceThreshold (double threshold)
	Пороговое значение расстояния до модели (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
double	getDistanceThreshold () const
	Получить пороговое значение расстояния до модели. Подробнее...
void	setMaxIterations (int max_iterations)
	Установить максимальное число итераций до отказа. Подробнее...
int	getMaxIterations () const
	Получить максимальное число итераций до отказа. Подробнее...
void	setProbability (double probability)
	Установить 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. Подробнее...
void	setNumberOfThreads (const int nr_threads=-1)
	Установить число потоков для использования или отключить распараллеливание. Подробнее...
void	setOptimizeCoefficients (bool optimize)
	Установить значение в 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 для модели (применимо к моделям, которые оценивают радиус) Подробнее...
void	getRadiusLimits (double &min_radius, double &max_radius)
	Получить минимальное и максимальное допустимые значения радиуса для модели, установленные пользователем. Подробнее...
void	setSamplesMaxDist (const double &radius, SearchPtr search)
	Установить максимальное допустимое расстояние при выводе случайных выборок. Подробнее...
void	getSamplesMaxDist (double &radius)
	Получить максимальное допустимое расстояние при выводе случайных выборок. Подробнее...

void	setAxis (const Eigen::Vector3f &ax)
	Установить ось, по которой необходимо искать модель, перпендикулярно ей. Подробнее...
Eigen::Vector3f	getAxis () const
	Получить ось, по которой необходимо искать модель, перпендикулярно 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 сегментации модели в PointCloud, заданной с помощью <setInputCloud (), setIndices ()> Подробнее...
Public Member Functions inherited from 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)
	Предоставьте указатель на входные данные. Подробнее...
PointCloudConstPtr const	getInputCloud () const
	Получить указатель на входное облако точек. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющих входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const IndicesConstPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющих входные данные. Подробнее...
virtual void	setIndices (const PointIndicesConstPtr &indices)
	Предоставьте указатель на вектор индексов, представляющих 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)
	Установить индексы для точек, лежащих 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 оператор [] класса PointCloud для сокращения кода. Подробнее...

Защищенные члены функций
bool	initSACModel (const int model_type) override
	Инициализировать модель согласия выборок и установить её параметры. Подробнее...
std::string	getClassName () const override
	Метод получения имени класса. Подробнее...
Защищенные члены функций унаследованные от pcl::SACSegmentation< PointT >
virtual void	initSAC (const int method_type)
	Инициализировать метод согласия выборок и установить его параметры. Подробнее...
Защищенные члены функций 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...

Защищённые атрибуты
PointCloudNConstPtr	normals_
	Указатель на входные данные, содержащие нормали точек набора данных XYZ. Подробнее...
double	distance_weight_
	Относительный вес (от 0 до 1), присваиваемый угловому расстоянию (от 0 до pi/2) между нормалями точек и нормалью плоскости. Подробнее...
double	distance_from_origin_
	Расстояние от плоскости шаблона до начала координат. Подробнее...
double	min_angle_
	Минимальный и максимальный разрешённый угол конуса для модели. Подробнее...
double	max_angle_
Защищённые атрибуты, унаследованные от pcl::SACSegmentation< PointT >
SampleConsensusModelPtr	model_
	Модель, подлежащая сегментации. Подробнее...
SampleConsensusPtr	sac_
	Метод сегментации с использованием согласия выборок. Подробнее...
int	model_type_
	Тип модели (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
int	method_type_
	Тип метода согласия выборок (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
double	threshold_
	Пороговое значение расстояния до модели (параметр, задаваемый пользователем). Подробнее...
bool	optimize_coefficients_
	Установить в true, если требуется уточнение коэффициентов. Подробнее...
double	radius_min_
	Минимальные и максимальные пределы радиуса 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 радиального поиска. Подробнее...
double	eps_angle_
	Максимальное разрешённое расхождение между нормалью модели и заданной осью. Подробнее...

Eigen::Vector3f	axis_
	Ось, по которой необходимо искать модель, перпендикулярно ей. Подробнее...
int	max_iterations_
	Максимальное количество итераций до отказа (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
int	threads_
	Количество потоков, которые должен использовать планировщик, или отрицательное число, если распараллеливание не требуется. Подробнее...
double	probability_
	Желаемая вероятность выбора хотя бы одной выборки, свободной от выбросов (параметр, заданный пользователем). Подробнее...
bool	random_
	Устанавливается в значение true, если требуется случайное семя. 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_
	Устанавливается в значение true, если используются индексы точек. Подробнее...
bool	fake_indices_
	Если набор индексов не задан, создается набор фиктивных индексов, имитирующих входное облако точек. Подробнее...

Подробное описание

шаблон<typename PointT, typename PointNT>
класс pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >

SACSegmentationFromNormals представляет собой класс узла PCL для сегментации с помощью методов согласия выборок и моделей, требующих использования нормалей поверхности для оценки.

Определение в строке 321 файла sac_segmentation.h.

Документация по перечислениям типов

PointCloud

шаблон<typename PointT , typename PointNT >

используется pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloud = typename SACSegmentation<PointT>::PointCloud

Определение в строке 335 файла sac_segmentation.h.

PointCloudConstPtr

шаблон<typename PointT , typename PointNT >

используется pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloudConstPtr = typename PointCloud::ConstPtr

Определение в строке 337 файла sac_segmentation.h.

PointCloudN

шаблон<typename PointT , typename PointNT >

используется pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloudN = pcl::PointCloud<PointNT>

Определение в строке 339 файла sac_segmentation.h.

PointCloudNConstPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloudNConstPtr = typename PointCloudN::ConstPtr

Определение в строке 341 файла sac_segmentation.h.

PointCloudNPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloudNPtr = typename PointCloudN::Ptr

Определение в строке 340 файла sac_segmentation.h.

PointCloudPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::PointCloudPtr = typename PointCloud::Ptr

Определение в строке 336 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusModelFromNormalsPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::SampleConsensusModelFromNormalsPtr = typename SampleConsensusModelFromNormals<PointT, PointNT>::Ptr

Определение в строке 345 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusModelPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::SampleConsensusModelPtr = typename SampleConsensusModel<PointT>::Ptr

Определение в строке 344 файла sac_segmentation.h.

SampleConsensusPtr

template<typename PointT , typename PointNT >

using pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::SampleConsensusPtr = typename SampleConsensus<PointT>::Ptr

Определение в строке 343 файла sac_segmentation.h.

Конструктор и деструктор документации

SACSegmentationFromNormals()

template<typename PointT , typename PointNT >

pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::SACSegmentationFromNormals ( bool random = false )

inline

Пустой конструктор.

Параметры

[in] random если true, установить начальное значение генератора случайных чисел по текущему времени, иначе установить в 12345 (по умолчанию: false)

Определение в строке 350 файла sac_segmentation.h.

Документация по членам функции

getClassName()

template<typename PointT , typename PointNT >

std::string pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getClassName ( ) const

inlineoverrideprotectedvirtual

Метод получения имени класса.

Переопределено из pcl::SACSegmentation< PointT >.

Определение в строке 435 файла sac_segmentation.h.

getDistanceFromOrigin()

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getDistanceFromOrigin ( ) const

inline

Получение расстояния модели плоскости от начала координат.

Определение в строке 409 файла sac_segmentation.h.

Ссылки pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_from_origin_.

getInputNormals()

template<typename PointT , typename PointNT >

PointCloudNConstPtr pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getInputNormals ( ) const

inline

Получить указатель на нормали входного облака точек XYZ.

Определение в строке 368 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::normals_.

getMinMaxOpeningAngle()

template<typename PointT , typename PointNT >

void pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getMinMaxOpeningAngle	(	double &	min_angle,
		double &	max_angle
	)

inline

Получить угол раскрытия, который нам нужен как минимальный для проверки модели конуса.

Определение в строке 395 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::max_angle_ и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::min_angle_.

getNormalDistanceWeight()

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getNormalDistanceWeight ( ) const

inline

Получить относительный вес (между 0 и 1), который следует присвоить угловому расстоянию (от 0 до pi/2) между нормалями к точкам и нормалью к плоскости.

Определение в строке 380 файла sac_segmentation.h.

Ссылка на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_weight_.

initSACModel()

template<typename PointT , typename PointNT >

bool pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::initSACModel ( const int model_type )

overrideprotectedvirtual

Инициализировать модель консенсуса выборок и установить ее параметры.

Параметры

[in] model_type тип модели консенсуса выборок, который должен быть использован

Переопределено из pcl::SACSegmentation< PointT >.

Определение в строке 372 файла sac_segmentation.hpp.

setDistanceFromOrigin()

template<typename PointT , typename PointNT >

void pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setDistanceFromOrigin ( const double d )

inline

Установите расстояние, которое мы ожидаем от модели плоскости до начала координат.

Параметры

[in] d расстояние от модели плоскости-шаблона до начала координат

Определение в строке 405 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_from_origin_.

setInputNormals()

template<typename PointT , typename PointNT >

void pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setInputNormals ( const PointCloudNConstPtr & normals )

inline

Предоставьте указатель на входные данные, содержащие нормали точек набора данных XYZ.

Параметры

[in] normals указатель на постоянный общий указатель на сообщение PointCloud

Определение в строке 364 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::normals_.

setMinMaxOpeningAngle()

template<typename PointT , typename PointNT >

void pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setMinMaxOpeningAngle	(	const double &	min_angle,
		const double &	max_angle
	)

inline

Установите минимальный угол раскрытия для модели конуса.

Параметры

min_angle	минимальный угол раскрытия, необходимый для валидации модели конуса.
max_angle	максимальный угол раскрытия, необходимый для валидации модели конуса.

Определение в строке 387 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::max_angle_ и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::min_angle_.

setNormalDistanceWeight()

template<typename PointT , typename PointNT >

void pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setNormalDistanceWeight ( double distance_weight )

inline

Установите относительный вес (между 0 и 1) для угла между нормалями к точкам и нормалью к плоскости.

Параметры

[in] distance_weight вес расстояния/угла

Определение в строке 375 файла sac_segmentation.h.

Ссылки на pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_weight_.

Документация по данным-членам

distance_from_origin_

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_from_origin_

protected

Расстояние от плоскости-шаблона до начала координат.

Определение в строке 421 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getDistanceFromOrigin() и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setDistanceFromOrigin().

distance_weight_

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::distance_weight_

protected

Относительный вес (между 0 и 1) для угла между нормалями к точкам и нормалью к плоскости.

Определение в строке 418 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getNormalDistanceWeight() и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setNormalDistanceWeight().

max_angle_

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::max_angle_

protected

Определение в строке 425 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getMinMaxOpeningAngle() и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setMinMaxOpeningAngle().

min_angle_

template<typename PointT , typename PointNT >

double pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::min_angle_

protected

Минимальный и максимальный допустимый угол открытия для корректной модели конуса.

Определение в строке 424 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getMinMaxOpeningAngle(), и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setMinMaxOpeningAngle().

normals_

template<typename PointT , typename PointNT >

PointCloudNConstPtr pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::normals_

protected

Указатель на входной набор данных, содержащий нормали точек набора данных XYZ.

Определение в строке 413 файла sac_segmentation.h.

Используется в pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::getInputNormals(), и pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >::setInputNormals().

Документация для этого класса была сгенерирована из 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_from_normals.html

Общедоступные типы

Общедоступные члены-функции

Защищенные члены функций

Защищённые атрибуты

Подробное описание

шаблон<typename PointT, typename PointNT> класс pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >

Документация по перечислениям типов

PointCloud

PointCloudConstPtr

PointCloudN

PointCloudNConstPtr

PointCloudNPtr

PointCloudPtr

SampleConsensusModelFromNormalsPtr

SampleConsensusModelPtr

SampleConsensusPtr

Конструктор и деструктор документации

SACSegmentationFromNormals()

Документация по членам функции

getClassName()

getDistanceFromOrigin()

getInputNormals()

getMinMaxOpeningAngle()

getNormalDistanceWeight()

initSACModel()

setDistanceFromOrigin()

setInputNormals()

setMinMaxOpeningAngle()

setNormalDistanceWeight()

Документация по данным-членам

distance_from_origin_

distance_weight_

max_angle_

min_angle_

normals_

шаблон<typename PointT, typename PointNT>
класс pcl::SACSegmentationFromNormals< PointT, PointNT >