Подробное описание

Обзор

Библиотека pcl_kdtree предоставляет структуру данных kd-дерево, используя FLANN, которая позволяет выполнять быстрый поиск ближайших соседей.

Kd-дерево (k-мерное дерево) — это структура данных разбиения пространства, которая хранит набор k-мерных точек в структуре дерева, что позволяет эффективно выполнять поиск по диапазону и поиск ближайших соседей. Поиск ближайших соседей — это основная операция при работе с данными облаков точек и может использоваться для поиска соответствий между группами точек или дескрипторами признаков, или для определения локального окружения вокруг одной или нескольких точек.

Требования

common

Классы
класс	pcl::KdTree< PointT >
	KdTree представляет базовый класс пространственного локатора для реализации kd-деревьев. Подробнее...
класс	pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >
	KdTreeFLANN — это обобщенный тип 3D пространственного локатора, использующего структуры kd-деревьев. Подробнее...

Функции
шаблон<typename PointT >
void	pcl::getApproximateIndices (const typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr &cloud_in, const typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr &cloud_ref, Indices &indices)
	Получить набор приближенных индексов для заданного облака точек во входном облаке точек. Подробнее...
шаблон<typename Point1T , typename Point2T >
void	pcl::getApproximateIndices (const typename pcl::PointCloud< Point1T >::ConstPtr &cloud_in, const typename pcl::PointCloud< Point2T >::ConstPtr &cloud_ref, Indices &indices)
	Получить набор приближенных индексов для заданного облака точек во входном облаке точек. Подробнее...

Документация по функциям

getApproximateIndices() [1/2]

шаблон<typename Point1T , typename Point2T >

void pcl::getApproximateIndices	(	const typename pcl::PointCloud< Point1T >::ConstPtr &	cloud_in,
		const typename pcl::PointCloud< Point2T >::ConstPtr &	cloud_ref,
		Indices &	indices
	)

#include <pcl/kdtree/io.h>

Получить набор приближенных индексов для заданного облака точек во входном облаке точек.

Координаты двух облаков точек могут отличаться. Метод использует внутреннее kd-дерево для поиска ближайших соседей из cloud_in в cloud_ref.

Параметры

[вход]	cloud_in	набор входных точек
[вход]	cloud_ref	справочное облако точек
[выход]	indices	результирующий набор индексов ближайших соседей cloud_in в cloud_ref

Определение в строке 47 файла io.hpp.

Ссылается на pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearchT(), pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >::setInputCloud() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

getApproximateIndices() [2/2]

шаблон<typename PointT >

void pcl::getApproximateIndices	(	const typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr &	cloud_in,
		const typename pcl::PointCloud< PointT >::ConstPtr &	cloud_ref,
		Indices &	indices
	)

#include <pcl/kdtree/io.h>

Получить набор приближенных индексов для заданного облака точек во входном облаке точек.

Параметры

[вход]	cloud_in	набор входных точек
[вход]	cloud_ref	справочное облако точек
[выход]	indices	результирующий набор индексов ближайших соседей cloud_in в cloud_ref

Определение в строке 67 файла io.hpp.

Ссылается на pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >::nearestKSearch(), pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >::setInputCloud() и pcl::PointCloud< PointT >::size().

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