Определение в строке 70 файла sac.h.

Определение в строке 69 файла sac.h.

Конструктор базового SAC.

Параметры

[in]	model	модель консенсуса выборки
[in]	random	если true, начальное значение генератора случайных чисел устанавливается по текущему времени, иначе используется 12345 (по умолчанию: false)

Определение в строке 77 файла sac.h.

Ссылки: pcl::SampleConsensus< T >::rng_.

Конструктор базового SAC.

Параметры

[in]	model	модель консенсуса выборки
[in]	threshold	порог расстояния до модели
[in]	random	если true, начальное значение генератора случайных чисел устанавливается по текущему времени, иначе используется 12345 (по умолчанию: false)

Определение в строке 98 файла sac.h.

Ссылки: pcl::SampleConsensus< T >::rng_.

Деструктор базового класса SAC.

Вычислить фактическую модель.

Чистая виртуальная функция.

Реализована в pcl::RandomizedRandomSampleConsensus< PointT >, pcl::RandomizedMEstimatorSampleConsensus< PointT >, pcl::RandomSampleConsensus< PointT >, pcl::ProgressiveSampleConsensus< PointT >, pcl::MEstimatorSampleConsensus< PointT >, pcl::MaximumLikelihoodSampleConsensus< PointT > и pcl::LeastMedianSquares< PointT >.

Получить заданный пользователем порог расстояния до модели.

Определение в строке 143 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::threshold_.

Вернуть лучший найденный к этому моменту набор внутренних точек для этой модели.

Параметры

[out]

inliers

результирующий набор внутренних точек

Определение в строке 310 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::inliers_.

Используется в pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus2D< PointT >::getRemainingCorrespondences() и pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus< PointT >::getRemainingCorrespondences().

Получить заданное пользователем максимальное число итераций.

Определение в строке 153 файла sac.h.

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

Вернуть лучшую модель, найденную к этому моменту.

Параметры

[out]

model

результирующая модель

Определение в строке 304 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::model_.

Вернуть коэффициенты лучшей модели, найденной к этому моменту.

Параметры

[out]

model_coefficients

результирующие коэффициенты модели, описанные в модуле sample_consensus

Определение в строке 316 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::model_coefficients_.

Используется в pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus2D< PointT >::getRemainingCorrespondences() и pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus< PointT >::getRemainingCorrespondences().

Получить заданное пользователем число потоков.

Определение в строке 175 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::threads_.

Получить заданную пользователем вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов.

Определение в строке 164 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::probability_.

Получить набор случайно выбранных индексов.

Параметры

[in]	indices	входной вектор индексов
[in]	nr_samples	требуемое число случайно выбираемых индексов точек
[out]	indices_subset	результирующий выходной набор случайно выбранных индексов

Определение в строке 290 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::rnd().

Получить используемую модель согласования по выборкам.

Определение в строке 127 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::sac_model_.

Уточнить найденную модель.

Функция перебирает коэффициенты модели и оптимизирует их вместе с набором внутренних точек, пока изменения в наборе внутренних точек не станут минимальными.

Параметры

[in]	sigma	множитель стандартного отклонения, используемый для определения, считать ли выборку внутренней точкой (расстояние Махаланобиса)
[in]	max_iterations	максимальное число итераций уточнения на случай, если набор внутренних точек продолжает меняться

Определение в строке 189 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::inliers_, pcl::SampleConsensus< T >::model_coefficients_, pcl::SampleConsensus< T >::sac_model_ и pcl::SampleConsensus< T >::threshold_.

Используется в pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus2D< PointT >::getRemainingCorrespondences() и pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus< PointT >::getRemainingCorrespondences().

Генератор случайных чисел на основе Boost.

Определение в строке 354 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::rng_.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getRandomSamples().

Задать порог расстояния до модели.

Параметры

[in]

threshold

порог расстояния до модели

Определение в строке 139 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::threshold_.

Задать максимальное число итераций.

Параметры

[in]

max_iterations

максимальное число итераций

Определение в строке 149 файла sac.h.

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

Используется в pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus2D< PointT >::getRemainingCorrespondences() и pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus< PointT >::getRemainingCorrespondences().

Задать число используемых потоков или отключить параллельное выполнение.

Параметры

[in]

nr_threads

число используемых аппаратных потоков (0 задаёт значение автоматически, отрицательное число отключает параллельное выполнение)

Примечание

Не все методы SAC поддерживают параллельную реализацию. Некоторые методы игнорируют эту настройку.

Определение в строке 171 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::threads_.

Задать требуемую вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов.

Параметры

[in]

probability

требуемая вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов

Примечание

По умолчанию вероятность внутри программы равна 99% (0.99).

Определение в строке 160 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::probability_.

Задать используемую модель согласования по выборкам.

Параметры

[in]

model

модель согласования по выборкам

Определение в строке 120 файла sac.h.

Ссылки на pcl::SampleConsensus< T >::sac_model_.

Индексы точек, выбранных в качестве внутренних после последнего вызова computeModel ().

Определение в строке 326 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getInliers() и pcl::SampleConsensus< T >::refineModel().

Максимальное количество итераций, после которого алгоритм прекращает работу.

Определение в строке 341 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getMaxIterations() и pcl::SampleConsensus< T >::setMaxIterations().

Модель, найденная после последнего вызова computeModel (), представленная индексами облака точек.

Определение в строке 323 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getModel().

Коэффициенты модели, вычисленные непосредственно на основе найденной модели.

Определение в строке 329 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getModelCoefficients() и pcl::SampleConsensus< T >::refineModel().

Желаемая вероятность выбора хотя бы одной выборки без выбросов.

Определение в строке 332 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getProbability() и pcl::SampleConsensus< T >::setProbability().

Распределение генератора случайных чисел на основе Boost.

Определение в строке 350 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::rnd() и pcl::SampleConsensus< T >::SampleConsensus().

Алгоритм генератора случайных чисел на основе Boost.

Определение в строке 347 файла sac.h.

Используемая базовая модель данных (то есть

что именно мы пытаемся найти).

Определение в строке 320 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getSampleConsensusModel(), pcl::SampleConsensus< T >::refineModel() и pcl::SampleConsensus< T >::setSampleConsensusModel().

Количество потоков, используемых планировщиком, или отрицательное число, если параллельное выполнение не требуется.

Определение в строке 344 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getNumberOfThreads() и pcl::SampleConsensus< T >::setNumberOfThreads().

Пороговое расстояние до модели.

Определение в строке 338 файла sac.h.

Используется в pcl::SampleConsensus< T >::getDistanceThreshold(), pcl::SampleConsensus< T >::refineModel() и pcl::SampleConsensus< T >::setDistanceThreshold().