pcl::VectorAverage — PointCloudLibrary

Вычисляет взвешенное среднее и ковариационную матрицу. Подробнее...

#include <pcl/common/vector_average.h>

Публичные типы
using	VectorType = Eigen::Matrix< real, dimension, 1 >
using	MatrixType = Eigen::Matrix< real, dimension, dimension >

tr>

Публичные функции-члены
	VectorAverage ()
	Конструктор — dimension задаёт размер обрабатываемых векторов. Подробнее...
void	reset ()
	Сбросить объект для работы с новым набором данных. Подробнее...
const VectorType &	getMean () const
	Получить среднее значение добавленных векторов. Подробнее...
const MatrixType &	getCovariance () const
	Получить ковариационную матрицу добавленных векторов. Подробнее...
real	getAccumulatedWeight () const
	Получить суммарный вес всех добавленных векторов. Подробнее...
unsigned int	getNoOfSamples ()
	Получить количество добавленных векторов. Подробнее...
void	add (const VectorType &sample, real weight=1.0)
	Добавить новую выборку. Подробнее...
void	doPCA (VectorType &eigen_values, VectorType &eigen_vector1, VectorType &eigen_vector2, VectorType &eigen_vector3) const
	Выполнить анализ главных компонент. Подробнее...
void	doPCA (VectorType &eigen_values) const
	Выполнить анализ главных компонент. Подробнее...
void	getEigenVector1 (VectorType &eigen_vector1) const
	Получить собственный вектор, соответствующий наименьшему собственному значению. Подробнее...
void	doPCA (Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_values, Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_vector1, Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_vector2, Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_vector3) const
void	doPCA (Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_values) const
void	getEigenVector1 (Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &eigen_vector1) const
void	doPCA (Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_values, Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_vector1, Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_vector2, Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_vector3) const
void	doPCA (Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_values) const
void	getEigenVector1 (Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &eigen_vector1) const

Защищённые атрибуты
unsigned int	noOfSamples_ = 0
real	accumulatedWeight_ = 0
VectorType	mean_ = VectorType::Identity ()
MatrixType	covariance_ = MatrixType::Identity ()

Подробное описание

template<typename real, int dimension>
class pcl::VectorAverage< real, dimension >

Вычисляет взвешенное среднее и ковариационную матрицу.

Класс для вычисления взвешенного среднего и ковариационной матрицы набора векторов с заданными весами. Исходные данные не сохраняются. Среднее значение и ковариация вычисляются итеративно.

Автор: Bastian Steder

Определение в строке 55 файла vector_average.h.

Описание псевдонимов типов-членов

MatrixType

template<typename real , int dimension>

using pcl::VectorAverage< real, dimension >::MatrixType = Eigen::Matrix<real, dimension, dimension>

Определение в строке 59 файла vector_average.h.

VectorType

template<typename real , int dimension>

using pcl::VectorAverage< real, dimension >::VectorType = Eigen::Matrix<real, dimension, 1>

Определение в строке 58 файла vector_average.h.

Описание конструкторов и деструктора

VectorAverage()

template<typename real , int dimension>

pcl::VectorAverage< real, dimension >::VectorAverage

Конструктор — dimension задаёт размер обрабатываемых векторов.

Определение в строке 48 файла vector_average.hpp.

Описание функций-членов

add()

template<typename real , int dimension>

void pcl::VectorAverage< real, dimension >::add	(	const VectorType &	sample,
		real	weight = `1.0`
	)

inline

Добавить новую выборку.

Определение в строке 63 файла vector_average.hpp.

Используется в pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateMainPrincipalCurvature(), pcl::RangeImage::getCurvature(), pcl::RangeImage::getNormal(), pcl::RangeImage::getSurfaceInformation(), pcl::GridProjection< PointNT >::getVectorAtPoint() и pcl::GridProjection< PointNT >::getVectorAtPointKNN().

doPCA() [1/6]

void pcl::VectorAverage< double, 3 >::doPCA ( Eigen::Matrix< double, 3, 1 > & eigen_values ) const

inline

Определение в строке 188 файла vector_average.hpp.

Ссылается на pcl::computeRoots().

doPCA() [2/6]

void pcl::VectorAverage< double, 3 >::doPCA	(	Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &	eigen_values,
		Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &	eigen_vector1,
		Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &	eigen_vector2,
		Eigen::Matrix< double, 3, 1 > &	eigen_vector3
	)		const

inline

Определение в строке 177 файла vector_average.hpp.

Ссылается на pcl::eigen33().

doPCA() [3/6]

void pcl::VectorAverage< float, 3 >::doPCA ( Eigen::Matrix< float, 3, 1 > & eigen_values ) const

inline

Определение в строке 158 файла vector_average.hpp.

Ссылается на pcl::computeRoots().

doPCA() [4/6]

void pcl::VectorAverage< float, 3 >::doPCA	(	Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &	eigen_values,
		Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &	eigen_vector1,
		Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &	eigen_vector2,
		Eigen::Matrix< float, 3, 1 > &	eigen_vector3
	)		const

inline

Определение в строке 147 файла vector_average.hpp.

Ссылается на pcl::eigen33().

doPCA() [5/6]

template<typename real , int dimension>

void pcl::VectorAverage< real, dimension >::doPCA ( VectorType & eigen_values ) const

inline

Выполнить анализ главных компонент.

Определение в строке 108 файла vector_average.hpp.

doPCA() [6/6]

template<typename real , int dimension>

void pcl::VectorAverage< real, dimension >::doPCA	(	VectorType &	eigen_values,
		VectorType &	eigen_vector1,
		VectorType &	eigen_vector2,
		VectorType &	eigen_vector3
	)		const

inline

Выполнить анализ главных компонент.

Определение в строке 84 файла vector_average.hpp.

Используется в pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateMainPrincipalCurvature(), pcl::RangeImage::getCurvature(), pcl::RangeImage::getNormal() и pcl::RangeImage::getSurfaceInformation().

getAccumulatedWeight()

template<typename real , int dimension>

real pcl::VectorAverage< real, dimension >::getAccumulatedWeight ( ) const

inline

Получить суммарный вес всех добавленных векторов.

Определение в строке 79 файла vector_average.h.

Ссылается на pcl::VectorAverage< real, dimension >::accumulatedWeight_.

getCovariance()

template<typename real , int dimension>

const MatrixType& pcl::VectorAverage< real, dimension >::getCovariance ( ) const

inline

Получить ковариационную матрицу добавленных векторов.

Определение в строке 75 файла vector_average.h.

Ссылается на pcl::VectorAverage< real, dimension >::covariance_.

getEigenVector1() [1/3]

void pcl::VectorAverage< double, 3 >::getEigenVector1 ( Eigen::Matrix< double, 3, 1 > & eigen_vector1 ) const

inline

Определение в строке 194 файла vector_average.hpp.

Ссылается на pcl::eigen33().

getEigenVector1() [2/3]

void pcl::VectorAverage< float, 3 >::getEigenVector1 ( Eigen::Matrix< float, 3, 1 > & eigen_vector1 ) const

inline

Определение в строке 164 файла vector_average.hpp.

Ссылки: pcl::eigen33().

getEigenVector1() [3/3]

template<typename real , int dimension>

void pcl::VectorAverage< real, dimension >::getEigenVector1 ( VectorType & eigen_vector1 ) const

inline

Получить собственный вектор, соответствующий наименьшему собственному значению.

Определение в строке 121 файла vector_average.hpp.

Используется в: pcl::GridProjection< PointNT >::getVectorAtPointKNN().

getMean()

template<typename real , int dimension>

const VectorType& pcl::VectorAverage< real, dimension >::getMean ( ) const

inline

Получить среднее значение добавленных векторов.

Определение в строке 71 файла vector_average.h.

Ссылки: pcl::VectorAverage< real, dimension >::mean_.

Используется в: pcl::RangeImage::getNormal(), pcl::RangeImage::getSurfaceInformation() и pcl::GridProjection< PointNT >::getVectorAtPoint().

getNoOfSamples()

template<typename real , int dimension>

unsigned int pcl::VectorAverage< real, dimension >::getNoOfSamples ( )

inline

Получить количество добавленных векторов.

Определение в строке 83 файла vector_average.h.

Ссылки: pcl::VectorAverage< real, dimension >::noOfSamples_.

Используется в: pcl::RangeImageBorderExtractor::calculateMainPrincipalCurvature(), pcl::RangeImage::getCurvature(), pcl::RangeImage::getNormal() и pcl::RangeImage::getSurfaceInformation().

reset()

template<typename real , int dimension>

void pcl::VectorAverage< real, dimension >::reset

inline

Сбросить объект для работы с новым набором данных.

Определение в строке 54 файла vector_average.hpp.

Описание данных-членов

accumulatedWeight_

template<typename real , int dimension>

real pcl::VectorAverage< real, dimension >::accumulatedWeight_ = 0

protected

Определение в строке 111 файла vector_average.h.

Используется в: pcl::VectorAverage< real, dimension >::getAccumulatedWeight().

covariance_

template<typename real , int dimension>

MatrixType pcl::VectorAverage< real, dimension >::covariance_ = MatrixType::Identity ()

protected

Определение в строке 113 файла vector_average.h.

Используется в: pcl::VectorAverage< real, dimension >::getCovariance().

mean_

template<typename real , int dimension>

VectorType pcl::VectorAverage< real, dimension >::mean_ = VectorType::Identity ()

protected

Определение в строке 112 файла vector_average.h.

Используется в: pcl::VectorAverage< real, dimension >::getMean().

noOfSamples_

template<typename real , int dimension>

unsigned int pcl::VectorAverage< real, dimension >::noOfSamples_ = 0

protected

Определение в строке 110 файла vector_average.h.

Используется в: pcl::VectorAverage< real, dimension >::getNoOfSamples().

Документация этого класса создана на основе следующих файлов:

pcl/common/vector_average.h
pcl/common/impl/vector_average.hpp

© 2009–2012, Willow Garage, Inc.
© 2012–, Open Perception, Inc.
Licensed under the BSD License.
https://pointclouds.org/documentation/classpcl_1_1_vector_average.html

Публичные типы

Публичные функции-члены

Защищённые атрибуты

Подробное описание

template<typename real, int dimension> class pcl::VectorAverage< real, dimension >

Описание псевдонимов типов-членов

MatrixType

VectorType

Описание конструкторов и деструктора

VectorAverage()

Описание функций-членов

add()

doPCA() [1/6]

doPCA() [2/6]

doPCA() [3/6]

doPCA() [4/6]

doPCA() [5/6]

doPCA() [6/6]

getAccumulatedWeight()

getCovariance()

getEigenVector1() [1/3]

getEigenVector1() [2/3]

getEigenVector1() [3/3]

getMean()

getNoOfSamples()

reset()

Описание данных-членов

accumulatedWeight_

covariance_

mean_

noOfSamples_

template<typename real, int dimension>
class pcl::VectorAverage< real, dimension >