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cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector 类参考

该类允许加载和匹配 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

公共成员函数

 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)
 训练新模型。
 
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
 
THashhash_nodes
 
hashtable_inthash_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

允许加载和匹配3D模型的类。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
cout << "Poses: " << endl;
detector.match(pcTest, results, 1.0/5.0,0.05);
允许加载和匹配3D模型的类。典型用法
定义 ppf_match_3d.hpp:98
通过 ICP 进行姿态配准
匹配过程以姿态的获得而结束。然而,由于多个匹配点、错误假设、姿态平均等因素,这样的姿态非常容易受到噪声影响,并且很多时候远非完美。尽管在该阶段获得的视觉结果令人满意,但定量评估显示存在约 \(10\) 度的变化(误差),这是一个可接受的匹配水平。很多时候,要求可能会远远超出这个范围,因此需要对计算出的姿态进行细化。

构造函数 & 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 object>
cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector(relativeSamplingStep[, relativeDistanceStep[, numAngles]]) -> <ppf_match_3d_PPF3DDetector object>

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

带参数的构造函数

参数
[输入]relativeSamplingStep相对于对象直径的采样距离。首先均匀采样模型以提高效率。减小此值会导致更密集的模型和更准确的姿势估计,但模型越大,训练速度越慢。增加该值会导致姿势计算不太准确,但模型更小,模型生成和匹配速度更快。使用小值时请注意内存消耗。
[输入]relativeDistanceStep点对距离相对于模型直径的离散距离。该值对哈希表有直接影响。使用小值会导致过于精细的离散化,从而导致哈希表 bin 中的歧义。太大的值会导致特征向量没有区分度,并且不同的点对特征将被分配到同一个 bin 中。此参数默认为 RelativeSamplingStep 的值。对于嘈杂的场景,可以增加该值以提高匹配对嘈杂点的鲁棒性。
[输入]numAngles将点对方向的离散化设置为角度的细分数量。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,该值可以设置为 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 ( )
保护

◆ match()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::match ( const Mat & scene,
std::vector< Pose3DPtr > & 结果,
const double relativeSceneSampleStep = 1.0/5.0,
const double relativeSceneDistance = 0.03 )
Python
cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector.match(scene[, relativeSceneSampleStep[, relativeSceneDistance]]) -> 结果

在提供的场景中匹配训练好的模型。

参数
[输入]scene场景的点云
[输出]结果输出姿势列表
[输入]relativeSceneSampleStep在以 relativeSceneDistance 采样后用于匹配的场景点数的比率。例如,如果此值设置为 1.0/5.0,则场景中每 5 个点用于姿势估计。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较少的点,从而导致姿势计算更快但不太准确。减小该值具有相反的效果。
[输入]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 参数。此参数的作用类似于使用 relativeSceneSampleStep 参数进行先验采样。

◆ 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
[输入]positionThreshold控制平移相似性的位置阈值。取决于校准/模型的单位。
[输入]rotationThreshold控制旋转相似性的位置阈值。此参数可以被视为角度差的阈值
[输入]useWeightedClustering该算法默认情况下对姿势进行聚类而不进行加权。非零值表示姿势聚类应将票数作为权重,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 (模型))
Python
cv.ppf_match_3d.PPF3DDetector.trainModel(Model (模型)) ->

训练新模型。

参数
[输入]Model (模型)具有法线的输入点云 (Nx6)

使用构造函数中设置的参数来降采样并学习新模型。当模型被学习后,实例就可以调用 "match" 了。

◆ 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
保护

◆ angle_step_radians

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::angle_step_radians
保护

◆ angle_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::angle_step_relative
保护

◆ distance_step

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::distance_step
保护

◆ distance_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::distance_step_relative
保护

◆ hash_nodes

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

◆ hash_table

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

◆ num_ref_points

int cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::num_ref_points
保护

◆ position_threshold

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::position_threshold
保护

◆ ppf

Mat cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::ppf
保护

◆ rotation_threshold

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::rotation_threshold
保护

◆ sampled_pc

Mat cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::sampled_pc
保护

◆ sampling_step_relative

double cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::sampling_step_relative
保护

◆ scene_sample_step

int cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::scene_sample_step
保护

◆ use_weighted_avg

bool cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::use_weighted_avg
保护

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