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29d94c05
编写于
1月 09, 2020
作者:
K
Kunal Tyagi
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差异文件
multiscale_feature_persistence.hpp: Using algorithms and Eigen functions for better code
上级
8ed756fc
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
13 addition
and
8 deletion
+13
-8
features/include/pcl/features/impl/multiscale_feature_persistence.hpp
...lude/pcl/features/impl/multiscale_feature_persistence.hpp
+13
-8
未找到文件。
features/include/pcl/features/impl/multiscale_feature_persistence.hpp
浏览文件 @
29d94c05
...
...
@@ -40,6 +40,7 @@
#ifndef PCL_FEATURES_IMPL_MULTISCALE_FEATURE_PERSISTENCE_H_
#define PCL_FEATURES_IMPL_MULTISCALE_FEATURE_PERSISTENCE_H_
#include <numeric>
#include <pcl/features/multiscale_feature_persistence.h>
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
...
...
@@ -136,20 +137,24 @@ template <typename PointSource, typename PointFeature> void
pcl
::
MultiscaleFeaturePersistence
<
PointSource
,
PointFeature
>::
calculateMeanFeature
()
{
// Reset mean feature
for
(
int
i
=
0
;
i
<
feature_representation_
->
getNumberOfDimensions
();
++
i
)
mean_feature_
[
i
]
=
0.0
f
;
std
::
fill_n
(
mean_feature_
.
begin
(),
mean_feature_
.
size
(),
0.
f
);
float
normalization_factor
=
0.0
f
;
std
::
size_t
normalization_factor
=
0
;
for
(
const
auto
&
scale
:
features_at_scale_vectorized_
)
{
normalization_factor
+=
s
tatic_cast
<
float
>
(
scale
.
size
());
normalization_factor
+=
s
cale
.
size
();
// not using accumulate for cache efficiency
for
(
const
auto
&
feature
:
scale
)
for
(
int
dim_i
=
0
;
dim_i
<
feature_representation_
->
getNumberOfDimensions
();
++
dim_i
)
mean_feature_
[
dim_i
]
+=
feature
[
dim_i
]
;
std
::
transform
(
mean_feature_
.
cbegin
(),
mean_feature_
.
cend
(),
feature
.
cbegin
(),
mean_feature_
.
begin
(),
std
::
plus
<>
{})
;
}
for
(
int
dim_i
=
0
;
dim_i
<
feature_representation_
->
getNumberOfDimensions
();
++
dim_i
)
mean_feature_
[
dim_i
]
/=
normalization_factor
;
const
float
factor
=
std
::
min
<
float
>
(
1
,
normalization_factor
);
std
::
transform
(
mean_feature_
.
cbegin
(),
mean_feature_
.
cend
(),
mean_feature_
.
begin
(),
[
factor
](
const
auto
&
mean
)
{
return
mean
/
factor
;
});
}
...
...
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