cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector 类参考

类，允许加载和匹配 3D 模型。典型用法：更多...

#include <opencv2/surface_matching/ppf_match_3d.hpp>

cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector 的协作图

公有成员函数
	PPF3DDetector ()
	空构造函数。设置默认参数。
	PPF3DDetector (const double relativeSamplingStep, const double relativeDistanceStep=0.05, const double numAngles=30)
virtual	~PPF3DDetector ()
void	match (const Mat &scene, std::vector< Pose3DPtr > &results, const double relativeSceneSampleStep=1.0/5.0, const double relativeSceneDistance=0.03)
	在提供的场景中匹配训练好的模型。
void	read (const FileNode &fn)
void	setSearchParams (const double positionThreshold=-1, const double rotationThreshold=-1, const bool useWeightedClustering=false)
void	trainModel (const Mat &Model)
	训练一个新的模型。
void	write (FileStorage &fs) const

保护成员函数
void	clearTrainingModels ()

保护属性
double	angle_step
double	angle_step_radians
double	angle_step_relative
double	distance_step
double	distance_step_relative
THash *	hash_nodes
hashtable_int *	hash_table
int	num_ref_points
double	position_threshold
Mat	ppf
double	rotation_threshold
Mat	sampled_pc
double	sampling_step_relative
int	scene_sample_step
bool	use_weighted_avg

详细描述

类，允许加载和匹配 3D 模型。典型用法

// 训练模型
ppf_match_3d::PPF3DDetector detector(0.05, 0.05);
detector.trainModel(pc);
// 在给定场景中搜索模型
vector<Pose3DPtr> results;
detector.match(pcTest, results, 1.0/5.0,0.05);

构造函数和析构函数文档

PPF3DDetector() [1/2]

cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::PPF3DDetector

(

)

Python
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector(		) ->	<ppf_match_3d_PPF3DDetector 对象>
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector(	relativeSamplingStep[, relativeDistanceStep[, numAngles]]	) ->	<ppf_match_3d_PPF3DDetector 对象>

空构造函数。设置默认参数。

PPF3DDetector() [2/2]

cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::PPF3DDetector	(	const double	relativeSamplingStep,
		const double	relativeDistanceStep = 0.05,
		const double	numAngles = 30
	)

Python
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector(		) ->	<ppf_match_3d_PPF3DDetector 对象>
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector(	relativeSamplingStep[, relativeDistanceStep[, numAngles]]	) ->	<ppf_match_3d_PPF3DDetector 对象>

带参数的构造函数

参数

[in]	relativeSamplingStep	相对于物体直径的采样距离。首先对模型进行均匀采样，以提高效率。减小此值会导致更密集的模型，以及更精确的姿态估计，但模型越大，训练速度越慢。增加该值会导致姿态计算精度降低，但模型更小，模型生成和匹配速度更快。注意使用较小值时的内存消耗。
[in]	relativeDistanceStep	点对距离相对于模型直径的离散化距离。该值对哈希表有直接影响。使用较小的值会导致过细的离散化，从而导致哈希表中 bin 的歧义。过大的值会导致特征向量没有区分度，不同的点对特征会被分配到同一个 bin。此参数默认为 RelativeSamplingStep 的值。对于噪声场景，可以增加该值以提高匹配对噪声点的鲁棒性。
[in]	numAngles	将点对方向的离散化设置为角度细分的数量。该值相当于方向的 RelativeDistanceStep。增加该值会提高匹配的精度，但会降低对不正确法线方向的鲁棒性。减小该值会降低匹配的精度，但会提高对不正确法线方向的鲁棒性。对于法线方向无法准确计算的非常嘈杂的场景，可以将该值设置为 25 或 20。

~PPF3DDetector()

virtual cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::~PPF3DDetector ( )

virtual

成员函数文档

clearTrainingModels()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::clearTrainingModels ( )

protected

match()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::match	(	const Mat &	scene,
		std::vector< Pose3DPtr > &	results,
		const double	relativeSceneSampleStep = 1.0/5.0,
		const double	relativeSceneDistance = 0.03
	)

Python
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector.match(	scene[, relativeSceneSampleStep[, relativeSceneDistance]]	) ->	results

在提供的场景中匹配训练好的模型。

参数

[in]	scene	场景的点云
[out]	results	输出姿态列表
[in]	relativeSceneSampleStep	相对于模型直径使用用于匹配的场景点的比例，这些点是使用 relativeSceneDistance 进行采样的。例如，如果此值设置为 1.0/5.0，则来自场景的每 5 个点中就有 1 个用于姿态估计。此参数允许在匹配的速度和精度之间轻松权衡。增加该值会导致使用的点更少，进而导致姿态计算速度更快，但精度更低。减小该值的效果相反。
[in]	relativeSceneDistance	设置相对于模型直径的距离阈值。此参数等效于训练阶段的 relativeSamplingStep。此参数充当使用 relativeSceneSampleStep 参数进行先验采样的作用。

read()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::read

(

const FileNode &

fn

)

setSearchParams()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::setSearchParams	(	const double	positionThreshold = -1,
		const double	rotationThreshold = -1,
		const bool	useWeightedClustering = false
	)

设置搜索参数

参数

[in]	positionThreshold	控制平移相似度的位置阈值。取决于校准/模型的单位。
[in]	rotationThreshold	控制旋转相似度的位置阈值。此参数可以被认为是角度差的阈值
[in]	useWeightedClustering	该算法默认情况下对姿态进行聚类，而不加权。非零值表示姿态聚类应考虑投票数量作为权重，并执行加权平均而不是简单平均。

trainModel()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::trainModel

(

const Mat &

Model

)

Python
	cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector.trainModel(	Model	) ->	None

训练一个新的模型。

参数

[in]

Model

具有法线的输入点云 (Nx6)

使用构造函数中设置的参数对点云进行降采样并学习新的模型。当学习完模型后，实例就可以调用“match”方法。

write()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::write

(

FileStorage &

fs

)

const

成员数据文档

angle_step

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::angle_step

protected

angle_step_radians

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::angle_step_radians

protected

angle_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::angle_step_relative

protected

distance_step

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::distance_step

protected

distance_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::distance_step_relative

protected

hash_nodes

THash* cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::hash_nodes

protected

hash_table

hashtable_int* cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::hash_table

protected

num_ref_points

int cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::num_ref_points

protected

position_threshold

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::position_threshold

protected

ppf

Mat cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::ppf

protected

rotation_threshold

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::rotation_threshold

protected

sampled_pc

Mat cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::sampled_pc

protected

sampling_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::sampling_step_relative

protected

scene_sample_step

int cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::scene_sample_step

protected

use_weighted_avg

bool cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::use_weighted_avg

protected

---

此类的文档从以下文件生成

• opencv2/surface_matching/ppf_match_3d.hpp