cv::dynafu::DynaFu 类参考

#include <opencv2/rgbd/dynafu.hpp>

cv::dynafu::DynaFu 的协作图

公有成员函数
virtual	~DynaFu ()
virtual void	getCloud (OutputArray points, OutputArray normals) const =0
	获取当前 3D 网格的点和法线。
virtual std::vector< Point3f >	getNodesPos () const =0
virtual void	getNormals (InputArray points, OutputArray normals) const =0
	计算给定点的法线。
virtual const kinfu::Params &	getParams () const =0
	获取当前参数。
virtual void	getPoints (OutputArray points) const =0
	获取当前 3D 网格的点。
virtual Affine3f	getPose () const =0
	获取当前体素空间中的姿态。
virtual void	marchCubes (OutputArray vertices, OutputArray edges) const =0
virtual void	render (OutputArray image, const Matx44f &cameraPose=Matx44f::eye()) const =0
	将体积渲染到图像中。
virtual void	renderSurface (OutputArray depthImage, OutputArray vertImage, OutputArray normImage, bool warp=true)=0
virtual void	reset ()=0
	重置算法。
virtual bool	update (InputArray depth)=0
	处理下一个深度帧。

静态公有成员函数
static Ptr< DynaFu >	create (const Ptr< kinfu::Params > &_params)

构造函数和析构函数文档

~DynaFu()

virtual cv::dynafu::DynaFu::~DynaFu ( )

virtual

成员函数文档

create()

static Ptr< DynaFu > cv::dynafu::DynaFu::create ( const Ptr< kinfu::Params > &  _params )

static

Python
	cv.dynafu.DynaFu.create(	_params	) ->	retval
	cv.dynafu.DynaFu_create(	_params	) ->	retval

getCloud()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::getCloud ( OutputArray  points, OutputArray  normals  ) const

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.getCloud(	[, points[, normals]]	) ->	points, normals

获取当前 3D 网格的点和法线。

法线的顺序与点的顺序一致。点的顺序未定义。

参数

points	点向量，每个点为 4 个浮点数向量
normals	法向量，每个向量为 4 个浮点数向量

getNodesPos()

virtual std::vector< Point3f > cv::dynafu::DynaFu::getNodesPos ( ) const

纯虚函数

getNormals()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::getNormals ( InputArray  points, OutputArray  normals  ) const

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.getNormals(	points[, normals]	) ->	normals

计算给定点的法线。

参数

points	输入点向量，每个点为 4 个浮点数向量
normals	输出对应法向量，每个向量为 4 个浮点数向量

getParams()

virtual const kinfu::Params & cv::dynafu::DynaFu::getParams ( ) const

纯虚函数

获取当前参数。

getPoints()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::getPoints ( OutputArray  points ) const

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.getPoints(	[, points]	) ->	points

获取当前 3D 网格的点。

点的顺序未定义。

参数

points

点向量，每个点为 4 个浮点数向量

getPose()

virtual Affine3f cv::dynafu::DynaFu::getPose ( ) const

纯虚函数

获取当前体素空间中的姿态。

marchCubes()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::marchCubes ( OutputArray  vertices, OutputArray  edges  ) const

纯虚函数

render()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::render ( OutputArray  image, const Matx44f &  cameraPose = Matx44f::eye()  ) const

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.render(	[, image[, cameraPose]]	) ->	image

将体积渲染到图像中。

使用 Phong 着色将 TSDF 的 0 表面渲染到 CV_8UC4 Mat 中。光源位置在 DynaFu 参数中固定。

参数

image	结果图像
cameraPose	渲染摄像头的姿态。如果为空，则从当前姿态渲染，该姿态为最后一帧的摄像机姿态。

renderSurface()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::renderSurface ( OutputArray  depthImage, OutputArray  vertImage, OutputArray  normImage, bool  warp = true  )

纯虚函数

reset()

virtual void cv::dynafu::DynaFu::reset ( )

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.reset(		) ->	None

重置算法。

清除当前模型并重置姿态。

update()

virtual bool cv::dynafu::DynaFu::update ( InputArray  depth )

纯虚函数

Python
	cv.dynafu.DynaFu.update(	depth	) ->	retval

处理下一个深度帧。

根据其 ICP 计算的姿态将深度集成到体素空间中。如果输入图像具有其他类型，则在内部将其转换为 CV_32F。

参数

depth

单通道图像，其大小和深度比例在算法参数中描述

返回值

如果成功将新帧与当前场景对齐，则返回 true，否则返回 false

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此类的文档由以下文件生成

• opencv2/rgbd/dynafu.hpp