cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector クラス

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#include <opencv2/surface_matching/ppf_match_3d.hpp>

Collaboration diagram for cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector:

公開メンバ関数
	PPF3DDetector ()
	空のコンストラクタ。デフォルト引数を設定する。
	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)
	学習済みモデルを指定したシーン全体に対してマッチングする。
void	read (const FileNode &fn)
void	setSearchParams (const double positionThreshold=-1, const double rotationThreshold=-1, const bool useWeightedClustering=false)
void	trainModel (const Mat &Model)
	新しいモデルを学習する。
void	write (FileStorage &fs) const

限定公開メンバ関数
void	clearTrainingModels ()

限定公開変数類
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

詳細説明

3Dモデルの読み込みとマッチングを行うクラス。一般的な使い方:

// Train a model
ppf_match_3d::PPF3DDetector detector(0.05, 0.05);
detector.trainModel(pc);
// Search the model in a given scene
vector<Pose3DPtr> results;
detector.match(pcTest, results, 1.0/5.0,0.05);

構築子と解体子の詳解

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>

空のコンストラクタ。デフォルト引数を設定する。

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>

引数付きのコンストラクタ

引数

[in]	relativeSamplingStep	オブジェクトの直径に対するサンプリング距離。モデルは効率を上げるためにまず一様にサンプリングされる。この値を小さくするとモデルが密になり、ポーズ推定はより正確になるが、モデルが大きくなるほど学習は遅くなる。値を大きくするとポーズ計算の精度は下がるが、モデルは小さくなり、モデル生成とマッチングは速くなる。小さい値を使う際はメモリ消費に注意すること。
[in]	relativeDistanceStep	モデルの直径に対する点対距離の離散化距離。この値はハッシュテーブルに直接影響する。小さい値を使うと離散化が細かくなりすぎ、ハッシュテーブルのビンに曖昧さが生じる。大きすぎる値を使うと特徴ベクトル間の識別力がなくなり、異なる点対特徴が同じビンに割り当てられる。この引数のデフォルト値はRelativeSamplingStepの値である。ノイズの多いシーンでは、ノイズ点に対するマッチングの頑健性を高めるために値を大きくできる。
[in]	numAngles	点対の向きの離散化を、角度の分割数として設定する。この値は向きに対するRelativeDistanceStepに相当する。値を大きくするとマッチングの精度は上がるが、誤った法線方向に対する頑健性は下がる。値を小さくするとマッチングの精度は下がるが、誤った法線方向に対する頑健性は上がる。法線方向を正確に計算できないような非常にノイズの多いシーンでは、値を25や20に設定できる。

~PPF3DDetector()

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

virtual

メンバ関数詳解

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

学習済みモデルを指定したシーン全体に対してマッチングする。

引数

[in]	scene	シーンの点群
[out]	results	出力ポーズのリスト
[in]	relativeSceneSampleStep	relativeSceneDistanceでサンプリングした後にマッチングに使用するシーン点の割合。例えばこの値を1.0/5.0に設定すると、シーンの5点ごとに1点がポーズ推定に使われる。この引数により、マッチングの速度と精度の間で簡単にトレードオフできる。値を大きくすると使用する点が少なくなり、その結果ポーズ計算は速くなるが精度は下がる。値を小さくすると逆の効果になる。
[in]	relativeSceneDistance	モデルの直径に対する距離しきい値を設定する。この引数は学習段階のrelativeSamplingStepに相当する。この引数はrelativeSceneSampleStep引数による事前サンプリングのように作用する。

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 )

探索のための引数を設定する

引数

[in]	positionThreshold	並進の類似性を制御する位置しきい値。キャリブレーション/モデルの単位に依存する。
[in]	rotationThreshold	回転の類似性を制御する位置しきい値。この引数は角度差に対するしきい値として捉えることができる
[in]	useWeightedClustering	このアルゴリズムはデフォルトでは重み付けなしにポーズをクラスタリングする。非ゼロの値を指定すると、ポーズのクラスタリングが投票数を重みとして考慮し、単純な平均化の代わりに重み付き平均化を行うことを意味する。

trainModel()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::trainModel

(

const Mat &

Model

)

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

新しいモデルを学習する。

引数

[in]

Model

法線付きの入力点群(Nx6)

コンストラクタで設定された引数を用いて、ダウンサンプリングを行い新しいモデルを学習する。モデルの学習が完了すると、インスタンスは "match" を呼び出せる状態になる。

write()

void cv::ppf_match_3d::PPF3DDetector::write

(

FileStorage &

fs

)

const

メンバ変数詳解

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

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/surface_matching/ppf_match_3d.hpp